R语言可以做参数估计么

Python019

R语言可以做参数估计么,第1张

中f指定所要求解方程的函数:interval是一个数值向量，指定要求解的根的区间范围:或者用lower和upper分别指定区间的两个端点tol表示所需的精度(收敛容忍度):maxiter为最人迭代次数。

如果遇到多元方程的求解，就需要利用rootSolve包的函数multiroot()来解方程组。multiroot()用于对n个非线性方程求解n个根，其要求完整的雅可比矩阵，采用Newton-Raphson方法。其调用格式为:

multiroot(f, start, maxiter = 100,

rtol = 1e-6, atol = 1e-8, ctol = 1e-8,

useFortran = TRUE, positive = FALSE,

jacfunc = NULL, jactype = "fullint",

verbose = FALSE, bandup = 1, banddown = 1,

parms = NULL, ...)

f指定所要求解的函数由于使用的是牛顿迭代法，因而必须通过start给定根的初始值，其中的name属性还可以标记输出变量的名称maxiter是允许的最大迭代次数rtol和atol分别为相对误差和绝对误差，一般保持默认值即可ctol也是一个用于控制迭代次数的标量，如果两次迭代的最大变化值小于ctol,那么迭代停止，得到方程组的根。

例如，己知某种保险产品在一个保单年度内的损失情况如下所示，其中给出了不同损失次数下的保单数，我们对损失次数的分布进行估计。已知分布类型是泊松(Poisson ) ,其样本均值即为参数λ的矩估计。

你先试试这样

lm.test=lm(y~x1+x2,test)

根据你的报错：non-numeric argument to function

就是说你的数据里面有非数字型的，可能是NA，可能是字符“n/a” 仔细排查一下吧

1、R语言矩阵函数

t(x) 转置diag(x) 对角阵x %*% y 矩阵运算solve(a,b) 运算a%*%x=b得到xsolve(a) 矩阵的逆rowsum(x)行加和colsum(x)列加和rowMeans(x) 行平均colMeans(x) 列平均

2、求解线性方程组

分析：使用函数solve(a,b)，运算a%*%x=b得到x。a<-matrix(c(1,1,1,-1),2,2)b<-c(3,1)solve(a,b)运行结果>a<-matrix(c(1,1,1,-1),2,2)b<-c(3,1)solve(a,b)[1] 2 1a<-matrix(c(1,1,1,-1),2,2)

b<-c(3,1)

solve(a,b)

运行结果

>a<-matrix(c(1,1,1,-1),2,2)b<-c(3,1)solve(a,b)

[1] 2 1

注：这里矩阵a从数组读数是按照列读数