R语言分组计算

我隐身啦 发表于 2015-12-23 11:27
你好，不好意思打扰了，还有个问题向你请教。
我要求实际资本结构和目标资本结构的偏离程度。现在我有了 ...

你如果有具体的代码问题我可以帮你，研究问题帮不了你了。

suimong 发表于 2015-12-23 15:21
你如果有具体的代码问题我可以帮你，研究问题帮不了你了。

请问GMM估计的方程有什么要求吗？
gmm(g,x,t0=NULL,gradv=NULL, type=c("twoStep","cue","iterative"),
    wmatrix = c("optimal","ident"), vcov=c("HAC","iid","TrueFixed"),
    kernel=c("Quadratic Spectral","Truncated", "Bartlett", "Parzen", "Tukey-Hanning"),
    crit=10e-7,bw = bwAndrews, prewhite = FALSE, ar.method = "ols", approx="AR(1)",
    tol = 1e-7, itermax=100,optfct=c("optim","optimize","nlminb", "constrOptim"),
    model=TRUE, X=FALSE, Y=FALSE, TypeGmm = "baseGmm", centeredVcov = TRUE,
    weightsMatrix = NULL, traceIter = FALSE, data, eqConst = NULL,
    eqConstFullVcov = FALSE, ...)
help里面有这么多代码？该怎么用啊？

我隐身啦 发表于 2015-12-23 22:21
请问GMM估计的方程有什么要求吗？
gmm(g,x,t0=NULL,gradv=NULL, type=c("twoStep","cue","iterative"),  ...

这么多都只是参数，而且绝大部分都是带默认值的，不用怕。
每个函数的帮助文档都分为几个section，例如Usage, Arguments, Details, Value, Example这几个基本上所有包里的主要函数都会有。想了解原理的话从Details开始看；如果觉得看着头大的话那么就从Examples开始看，自己一行一行对着Examples敲一遍，边敲边运行，敲完一遍基本就能明白个大概了。一般包的作者会把函数的基本用法放在Examples的最前面，所以如果你秉承实用主义原则的话甚至后面一些例子不看都行。当你初步明白函数的用法之后再回头去看Arguments里对每个参数的解释和Details部分就会更清楚一些。
gmm包的作者把帮助文档写的非常规范，详尽和清晰，从Examples部分开始看，不会看不懂的。
另外，gmm的帮助文档里，尤其是Details部分有不少的数学公式，因此建议看pdf版。百度："gmm cran"，在r-project.org的页面上找reference manual

suimong 发表于 2015-12-23 23:22
这么多都只是参数，而且绝大部分都是带默认值的，不用怕。
每个函数的帮助文档都分为几个section，例如U ...

恩恩，好的。我仔细看看。谢谢了啊。太感谢了。