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我在使用 R Studio 时遇到此错误：！LaTeX 错误：Unicode 字符 β (U+03B2) 未设置为用于 LaTeX

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我在使用 R Studio 时遇到此错误：！LaTeX 错误：Unicode 字符 β (U+03B2) 未设置为用于 LaTeX

我在 RStudio 中的代码是下一个：

 ---
 title: "QUESTION 8 (a)"
 author: "Ana Márquez"
 date: "17/2/2023"
 output: 
        beamer_presentation:
        theme: "Malmoe"
        colortheme: "crane"
        toc: true
        slide_level: 2
  ---


```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
library(tinytex)
library(revealjs)
library(ISLR)
```


# Enunciado

Utilice la función lm() para realizar una regresión lineal simple con "mpg" como respuesta y "horsepower" como predictor. Utilice la función summary() para imprimir los resultados. Comente el resultado. Por ejemplo:



# Apartado i)

¿Existe una relación entre el predictor y la respuesta?


```{r}
data(Auto)
fit <- lm(mpg ~ horsepower, data = Auto)
```



```{r}
summary(fit)
```


Podemos responder a esta pregunta probando la hipótesis $H_0:\beta=0$  $∀_i$. El p valor correspondiente al estadístico F es $7,03198910^{-81}$, lo que indica una clara evidencia de relación entre “mpg” y “horsepower”.

当我尝试将其编织为 PDF 时，出现的错误是：

output file: q8--a.knit.md
! LaTeX Error: Unicode character β (U+03B2)
               not set up for use with LaTeX.
Error: LaTeX failed to compile q8--a.tex. See https://yihui.org/tinytex/r/#debugging for debugging tips. See q8--a.log for more info.
Ejecución interrumpida

答案1

两个主要问题：

  • 如果您排版数学内容，例如H_0需要以数学模式显示，请将其换行，例如$...$以切换到数学模式。

  • 如果您想使用特殊字符，β您应该切换到像unicode一样的感知引擎lualatex，或者使用适当的乳胶宏\beta代替这些符号。

---
title: "QUESTION 8 (a)"
author: "Ana"
date: "17/2/2023"
output: 
  beamer_presentation:
    theme: "Malmoe"
    colortheme: "crane"
    toc: true
    slide_level: 2
    latex_engine: lualatex
---

```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE)
library(tinytex)
library(revealjs)
library(ISLR)
```


# Enunciado

Utilice la función lm() para realizar una regresión lineal simple con "mpg" como respuesta y "horsepower" como predictor. Utilice la función summary() para imprimir los resultados. Comente el resultado. Por ejemplo:



# Apartado i)

¿Existe una relación entre el predictor y la respuesta?


```{r}
data(Auto)
fit <- lm(mpg ~ horsepower, data = Auto)
summary(fit)
```


Podemos responder a esta pregunta probando la hipótesis $H_0:βi=0 ∀_i$. El p valor correspondiente al estadístico F es $7,03198910^{-81}$, lo que indica una clara evidencia de relación entre “mpg” y “horsepower”.

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