Question

我想通过'systemfit'软件包在R中进行大量的看似无关的回归（SUR）。为了方便处理包含的变量数，我想使过程自动化。但是，当使用for循环运行回归时，我遇到了一个错误，而手动方式却没有给我任何错误。我使用下面的代码。我收到的错误是：

Error in solve(sigma, tol = solvetol) : 
Lapack routine dsptrf returned error code 11

我使用下面的代码。

region=12
vars=4

# Performing Seemingly Unrelated Regression per variable and every region
for (i in 1:vars){
    system <- list()
    for (j in 1:region){
        eq_single <- data_mat[,j]~data_mat[,j+12] +  data_mat[,j+24] + data_mat[,j+36]
        system[[j]] <- eq_single
        }
    sur <- systemfit(system, method="SUR")
}


# Manually performing Seemingly Unrelated Regression for 2 regions only
Y1 <- data_mat[,1]
Y2 <- data_mat[,region]
X2 <- cbind(data_mat[,j+region] +  data_mat[,26])
eq1 <- Y1 ~ data_mat[,13] +  data_mat[,25]
eq2 <- Y2 ~ X2
system <- list(eq1=eq1, eq2=eq2)
sur <- systemfit(system, method="SUR")
summary(sur)

我对R非常缺乏经验，可以肯定我做错了什么。如果是这样，我在做什么错了？

谢谢！

Answer 1

R中的公式未求值，因此j+12的存储方式完全相同："j+12"而不是13，14等。这就是为什么您最终拥有eq_single中多次使用相同的公式。

还请注意，当前代码中未使用vars。

library(systemfit)
region=12
vars=4

# Performing Seemingly Unrelated Regression per variable and every region
# for (i in 1:vars){ # i is not used in the loop
system <- list()
for (j in 1:region){ 
  # using paste0() to create correct formulas
  eq_single <- formula(paste0('data_mat[,',j,'] ~ data_mat[,',j+12,'] + 
                               data_mat[,',j+24,'] + data_mat[,',j+36,']'))
  system[[j]] = eq_single
}
sur <- systemfit(system,method="SUR")
# }

执行看似无关的回归R时出错

1 个答案: