robustfit返回的stats.R是什么意思

统计学上的回归分析中，robustfit函数返回的stats结构体包含了各种回归分析的统计量。其中，stats.R是回归系数的标准化残差。标准化残差是将残差除以其标准差而得到的值，用于衡量回归模型的拟合效果。标准化残差越小，说明拟合效果越好。在robustfit函数中，标准化残差被用于计算拟合优度的统计量，例如确定系数R-squared和调整后的R-squared。此外，标准化残差还可以用于检验回归模型的假设和识别离群值。

相关问题

robustfit中响应变量y具体是什么

### 回答1：
在MATLAB的robustfit函数中，响应变量y指的是因变量或被解释变量，即需要对其进行建模和预测的变量。在回归分析中，y通常表示因变量的观测值。robustfit函数通过对y进行建模，利用回归分析的方法寻找与自变量x之间的关系，从而进行预测和分析。在robustfit函数中，y可以是一个向量或矩阵。如果y是一个矩阵，则每一列代表一个不同的响应变量，可以同时对多个响应变量进行建模。

### 回答2：
在robustfit中，响应变量y是回归分析中的因变量或预测变量。它是研究者希望预测或解释的变量。在回归分析中，我们使用自变量（也称为解释变量）来预测或解释因变量的变化。因此，y代表了我们希望预测或解释的变量。

响应变量y可以是连续的，例如房价、体重或销售额等。在这种情况下，我们可以使用线性回归模型来建立y与一个或多个自变量之间的关系。

另外，响应变量y也可以是离散的，例如二元变量（0或1）或多元分类变量（例如喜欢、不喜欢、中性等）。在这种情况下，我们可以使用逻辑回归或多项式回归等模型来建立y与自变量之间的关系。

为了得到可靠和准确的回归模型，我们需要选择合适的自变量，并对数据进行合理的处理和分析。通过robustfit方法，我们可以对异常值和离群点进行鲁棒建模，提高回归分析的稳健性和准确性。

### 回答3：
在做回归分析时，使用robustfit函数时，响应变量y指的是我们所关注的研究对象的因变量或目标变量。通常，它是一个连续变量，代表与我们所研究的特定问题相关的结果或影响。

在统计建模中，我们试图利用解释变量（自变量）来解释或预测响应变量的变化。通过robustfit函数，我们可以基于给定的解释变量和响应变量的数据来拟合回归模型，从而了解解释变量如何影响响应变量。

robustfit函数提供了一种鲁棒的回归分析方法，它具有抵抗异常值和非正态误差分布的能力。它采用了一种适应性权重函数，可以减少异常值对回归结果的影响。

总之，通过robustfit函数，我们可以使用解释变量来预测或解释响应变量的变化，并且以鲁棒的方式进行回归分析，以提高模型的准确性和可靠性。

[b1 stats1]=robustfit(X,Y)怎么求样本权重

在 `robustfit` 函数中，样本权重是通过指定权重函数 `wfun` 来进行计算的。如果没有明确指定权重函数，则默认使用 Huber 权重函数。在 `robustfit` 函数的输出参数 `stats` 中，可以获取到每个观测值的样本权重，具体方法如下：

[b1, stats1] = robustfit(X, Y);
w = stats1.w;

其中，`w` 是一个 $n \times 1$ 的向量，表示每个观测值的权重。如果使用的是默认的 Huber 权重函数，那么权重的计算方式为：

$$
w_i = \begin{cases}
1 & \text{if } |e_i| \le c \\
c / |e_i| & \text{otherwise}
\end{cases}
$$

其中，$e_i$ 是第 $i$ 个观测值的残差，$c$ 是 Huber 权重函数中的参数，用于控制对离群值的惩罚程度。在 `robustfit` 函数中，默认的参数值为 $c=1.345$。