我的代码中有一些错误,我无法理解。我有一个数据"a",上面有:
row.names GM variance stddev skewness correltomarket DEratio
1 MMM 0.9785122 0.9998918 0.9999459 -1.049053 2.932738 0.07252799现在,我需要用下面的代码为上面的数据找到一个线性模型
riskmodel <- lm(formula=((a$GM)~(a$variance)+(a$skewness)+
(a$correltomarket)+(a$DEratio)),data=a)当我运行这段代码时,我得到了以下“风险模型”的摘要
Call:
lm(formula = ((a$GM) ~ (a$variance) + (a$skewness) + (a$correlationtomarket) +
(a$DEratio)), data = a)
Residuals:
ALL 1 residuals are 0: no residual degrees of freedom!
Coefficients: (4 not defined because of singularities)
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 0.9785 NA NA NA
a$variance NA NA NA NA
a$skewness NA NA NA NA
a$correlationtomarket NA NA NA NA
a$DEratio NA NA NA NA
Residual standard error: NaN on 0 degrees of freedom我不明白为什么,我真的很感激任何帮助我的人。我不知道出了什么问题。
发布于 2015-05-12 03:17:41
您的data.frame中只有一个观察结果。你不能用一个单一的观察来拟合一个有5个参数的模型。您至少需要六个观察才能拟合参数并估计方差。
https://stackoverflow.com/questions/30181036
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