Выражение вызывает ошибку «требуются числовые/комплексные матричные/векторные аргументы» с библиотекой GMM
Я пытаюсь оценить модель с помощью библиотеки GMM из R. Однако, когда я запускаю свой код, я получаю сообщение об ошибке «требуются числовые/комплексные матричные/векторные аргументы». Я преобразовал свой фрейм данных в матрицу, как предлагалось в нескольких похожих вопросах, но все равно получаю ту же ошибку. Есть идеи, как решить эту проблему? Я знаю, что модель очень проста, но я пытался понять, как работает команда. Данные, которые я загружаю, все числовые, я проверил их с помощью функции режима (X).
library(gmm) # For gmm
data_r <- data.frame(replicate(7,sample(0:5,1000,rep=TRUE)))
g <- function(theta, data_r){
y <- as.numeric(data_r[, "X1"])
x <- as.matrix(data_r[,c("X2", "X3", "X4", "X5")])
z <- as.matrix(data_r[,c("X2", "X6", "X4", "X7")])
# Moment conditions
m1 <- z * as.vector(y - x %*% theta)
return(cbind(m1))
}
g_test <- gmm(g, data_r)
summary(g_test)
Что возвращает ошибку:
Error in x %*% theta: requires numeric/complex matrix/vector arguments
@M-- Я изменил код так, чтобы он генерировал некоторые данные и воспроизводил ошибку, думаю, теперь он соответствует стандартам. Сможете ли вы открыть его снова, если это так?
gmm(g, data_r, t0 = rep(0, 4)) ?
Ответы 1
Согласно странице помощи gmm
т0
Вектор k × 1 k × 1 начальных значений. Это требуется только тогда, когда «g» — это функция, потому что только тогда для ее вычисления используется численный алгоритм. минимизировать целевую функцию. ...
Итак, вам нужно указать начальные значения (t0), длина которых должна быть равна количеству столбцов x, то есть 4, поскольку вы умножаете x на тету в своей функции.
g_test <- gmm(g, data_r, t0 = rep(0, 4))
summary(g_test)
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
Theta[1] -0.152082 0.322655 -0.471347 0.637393
Theta[2] -0.866059 3.465883 -0.249881 0.802679
Theta[3] -0.060006 0.099921 -0.600539 0.548147
Theta[4] 2.048832 3.735988 0.548404 0.583414
J-Test: degrees of freedom is 0
J-test P-value
Test E(g)=0: 0.00173925349613719 *******
Я имею в виду, что вы могли бы сделать что-то вроде:
id <- "1EP3odZcVbNCSMZYAgbEtMV5_2oB8nRHl" ; data_r <- read.csv(sprintf("https://docs.google.com/uc?id=%s&export=download", id))но что, если вы позже удалите этот файл. Тогда, как я объяснил, этот вопрос не будет полезен будущим читателям.