上述代码无法访问类 'classreg.regr.CompactParametricRegression' 中的方法 'tstats'。

对不起，我之前的回答存在误导。在MATLAB中，`classreg.regr.CompactParametricRegression`类通常用于实施一些统计回归分析，但它并不直接提供`tstats`方法来进行回归系数的显著性检验。在`fitlm`函数返回的结果中，你可以通过`coefTest`方法获取回归系数的t统计值和p值。

对于`fitlm`模型`model`，你可以这样做：

[pValue, stats] = coefTest(model);
significantCoeffs = find(pValue < 0.05, 1, 'last');

这里的`coefTest`方法返回的是每个系数的p值，你可以根据这个值来判断哪些系数显著。

如果你需要更详细的统计信息，可以考虑使用`anova`或`stepwiselm`等其他工具。对于逐步回归，如我在上一个问题中的建议，`stepwiselm`确实提供了迭代过程和系数选择功能。

关于`classreg.regr.CompactParametricRegression`，它通常更适合于非线性回归和自适应核估计，而不是标准的线性回归。对于线性回归，`fitlm`通常是首选工具。

相关问题

错误使用 classreg.regr.FitObject/selectVariables (line 293) Predictor variables must be numeric vectors, numeric matrices, or categorical vectors. 出错 classreg.regr.TermsRegression/selectVariables (line 260) model = selectVariables@classreg.regr.ParametricRegression(model); 出错 classreg.regr.FitObject/doFit (line 91) model = selectVariables(model); 出错 LinearModel.fit (line 1215) model = doFit(model); 出错 fitlm (line 117) model = LinearModel.fit(X,varargin{:}); >>

这个错误通常发生在使用fitlm函数进行线性回归模型拟合时，自变量输入的格式不正确。根据错误提示，自变量应该是数值向量、数值矩阵或分类向量，如果输入格式不符合这些条件，就会出现这个错误。

以下是一些可能导致这个错误的原因和对应的解决方案：

1. 自变量包含非数值型数据：如果自变量包含字符串、逻辑值或其他非数值型数据，就会导致这个错误。解决方案是将这些非数值型数据转换为数值型数据，例如使用dummyvar函数将分类变量转换为虚拟变量。

2. 自变量输入格式不正确：如果自变量的输入格式不符合要求，例如输入了一个非数值型矩阵或一个空向量，则会出现这个错误。解决方案是检查自变量的输入格式是否正确，或者尝试使用其他格式的自变量进行模型拟合。

3. 自变量包含缺失值：如果自变量包含缺失值NaN或Inf，则会导致这个错误。解决方案是在拟合模型之前将缺失值处理掉，例如使用fillmissing函数填充缺失值或删除包含缺失值的观测。

希望以上解决方案能够帮助你解决问题。

错误使用 classreg.learning.modelparams.EnsembleParams/fillDefaultParams (line 529) You cannot use method LogitBoost with more than 2 classes. 出错 classreg.learning.modelparams.ModelParams/fillIfNeeded (line 93) this = fillDefaultParams(this,X,Y,W,dataSummary,classSummary); 出错 classreg.learning.classif.FullClassificationModel (line 35) this.ModelParams = fillIfNeeded(modelParams,X,Y,W,dataSummary,classSummary); 出错 classreg.learning.classif.ClassificationEnsemble (line 69) this = this@classreg.learning.classif.FullClassificationModel(X,Y,W,modelParams,... 出错 classreg.learning.FitTemplate/fit (line 258) [varargout{1:nargout}] = this.MakeFitObject(X,Y,W,this.ModelParams,fitArgs{:}); 出错 fitensemble (line 357) obj = fit(temp,X,Y); 出错 Untitled7 (line 10) model = fitensemble(X, Y, 'LogitBoost', 100, 'Tree');

出现这个错误是因为'LogitBoost'方法只适用于二分类问题，而你的问题是回归问题，因此不能使用'LogitBoost'方法。在回归问题中，可以使用'LSBoost'、'GentleBoost'和'RobustBoost'等方法。因此，你可以使用以下代码来进行拟合：

% 输入数据
X = [-3,-2.5,-2,-1.5,-1,-0.5,0,0.5,1,1.5,2,2.5,3];
Y = [-0.1411,-0.5985,-0.9093,-0.9975,-0.8415,-0.4794,0,0.4794,0.8415,0.9975,0.9093,0.5985,0.1411];

% 将数据转换成矩阵形式
X = X';
Y = Y';

% 使用fitensemble函数拟合模型
model = fitensemble(X, Y, 'LSBoost', 100, 'Tree');

% 输出结果
fprintf('使用LSBoost方法拟合，使得拟合表中数据的均方差小于0.3\n');
disp(model);

这里使用了'LSBoost'作为集成方法，并将其作为第三个参数传递给fitensemble函数。