matlab regstats忽视空值

在 Matlab 的 regstats 函数中，可以通过使用 'exclude' 参数来忽略包含空值的数据。具体来说，可以将该参数设置为一个逻辑向量，指示哪些观测值应该被排除在回归分析之外。例如，以下代码演示了如何使用 'exclude' 参数来忽略包含空值的数据：

% 生成示例数据
x = [1 2 3 4 5];
y = [2 4 NaN 8 10];

% 将包含 NaN 的数据排除在回归分析之外
exclude = isnan(y);
[b, bint, r, rint, stats] = regstats(x, y, 'linear', 'exclude', exclude);

% 显示回归结果
disp(stats)

在上述示例中，我们使用 isnan 函数生成一个逻辑向量，将包含 NaN 的数据排除在回归分析之外。然后，我们将该向量传递给 regstats 函数的 'exclude' 参数，以忽略这些观测值。最后，我们显示回归结果，其中将不包括被排除的观测值。

相关问题

matlab中 regstats

regstats函数是MATLAB中的一个统计回归分析工具箱函数。它用于计算线性回归模型的统计参数，并提供了一些额外的统计信息。regstats函数可以用于拟合简单的线性模型，多项式模型，交互作用模型等。

使用regstats函数，您可以获得拟合的参数估计值、残差、置信区间、显著性检验等统计信息。此外，它还可以计算模型的决定系数（R-squared）和调整决定系数（adjusted R-squared）来评估模型的拟合优度。

以下是regstats函数的基本语法：

stats = regstats(y, X, 'linear')

其中，y是依变量（因变量）向量，X是自变量矩阵。'linear'表示线性回归模型。您可以根据自己的需求，选择不同的模型类型。

regstats函数还有其他可选参数，可以用来控制输出结果的格式和内容。您可以参考MATLAB的官方文档以获取更多详细信息和示例。

二元线性回归模型matlab

在 MATLAB 中实现二元线性回归模型可以按照以下步骤进行：

1. 准备数据：首先，你需要准备你的二元回归数据，包括自变量（x）和因变量（y）。

2. 绘制散点图：为了可视化数据，你可以使用 MATLAB 的 plot 函数绘制自变量和因变量的散点图。

3. 构建模型：使用 MATLAB 的 polyfit 函数来拟合线性回归模型。该函数的输入参数是自变量 x、因变量 y 和多项式的次数。对于线性模型，多项式次数为 1。

   % 假设 x 和 y 是你的自变量和因变量数据
   p = polyfit(x, y, 1);

4. 绘制拟合直线：使用 polyval 函数来计算拟合直线的值，并使用 plot 函数绘制拟合直线。

   % 计算拟合直线的值
   y_fit = polyval(p, x);
   
   % 绘制散点图和拟合直线
   plot(x, y, 'o', x, y_fit, '-')

5. 分析拟合结果：你可以通过计算残差和决定系数来评估拟合模型的好坏。残差可以使用 polyval 函数计算，决定系数可以使用 MATLAB 的 regstats 函数计算。

   % 计算残差
   residuals = y - y_fit;
   
   % 计算决定系数
   stats = regstats(y, x, 'linear');
   r_squared = stats.rsquare;

这些是实现二元线性回归模型的基本步骤。你可以根据自己的数据和需求进行调整和扩展。