R语言检验模型是否存在过拟合

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柯布-道格拉斯生产函数，引入时间趋势以考虑技术变化因素模型：


下面我们来检验时间t是否是必须的变量，即模型是否存在过拟合现象。


1.做OLS回归

从回归结果，我们可以看到时间变量t系数的p值是0.7201，在5%显著性水平下大于0.05，显著性不强，但是我们进行显著性检验的目的是来判断过度拟合假设是否成立，不能用于筛选变量。

代码：

1. setwd("D:\\Admin\\桌面")  # 改变默认读取文件路径
   
2. s <- read.table("4.2.1.csv", header = TRUE, sep=",")  # 读取数据
   
3. 
   
4. t <- unlist(s$年份)# 时间
   
5. 
   
6. q <- unlist(s$实际GDP指数.1978年为100.)  # 产出量
   
7. 
   
8. k <- unlist(s$资本存量.亿元.1952年不变价.)  # 资本投入量
   
9. 
   
10. l <- unlist(s$从业人数.万人.)  # 劳动投入量
    
11. 
    
12. summary(lm(log(q)~log(k)+log(l)+t))  # 线性回归

复制代码

代码注意事项：
R语言中读取的数据如果不是csv文件，可以下载openxlsx包，用read.xlsx函数读取，一般建议大家用csv文件，不仅仅是因为它不需要下载包，实际应用中能少很多问题。
提取数据集某一列的时候一定要看看你提取数据后的类型，如果数据比如像”3.2.1”，它有两个小数点，会导致这一列的数据都是字符串。
R语言转换数据类型，有时候用as.vector()转换出来的数据不一定是向量数据类型。在R语言中列表list和向量vector比较混，如果你转换向量却出现了列表，用unlist()或许会帮助你解决问题。

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关键词：R语言 过拟合 admin 道格拉斯 过度拟合 过拟合 导入、读取数据注意事项