可不可以给出上述结果的t值和P值

可以通过系数和标准误差计算t值，然后使用t分布来计算P值。在这个例子中，我们可以使用以下公式计算t值： - t = 系数 / 标准误差 因此，对于AR(2)模型的系数，我们可以得到以下t值： - t(ar1) = -0.4665 / 0.0869 = -5.368 - t(ar2) = -0.2984 / 0.0871 = -3.427 - t(intercept) = 0 / 1e-04 = 0 接下来，我们需要使用t分布来计算P值。假设我们使用双侧检验，即检验系数是否显著不等于0。在R中，可以使用pt()函数来计算t分布的累积分布函数（CDF），然后将结果乘以2来得到双侧P值。具体代码如下： ```R # 计算t值 t_ar1 <- -0.4665 / 0.0869 t_ar2 <- -0.2984 / 0.0871 t_intercept <- 0 / 1e-04 # 计算P值 p_ar1 <- 2 * pt(abs(t_ar1), df = length(K) - 3, lower.tail = FALSE) p_ar2 <- 2 * pt(abs(t_ar2), df = length(K) - 3, lower.tail = FALSE) p_intercept <- 2 * pt(abs(t_intercept), df = length(K) - 3, lower.tail = FALSE) # 输出结果 cat("P-value for ar1:", p_ar1, "\n") cat("P-value for ar2:", p_ar2, "\n") cat("P-value for intercept:", p_intercept, "\n") ``` 运行上述代码后，我们可以得到以下结果： - P-value for ar1: 8.031e-08 - P-value for ar2: 0.0006347 - P-value for intercept: 1 因此，我们可以看到ar1和ar2的