matlab回归系数

在MATLAB中，回归分析可以使用`regress`函数来进行。该函数的语法如下：

[b, bint, r, rint, stats] = regress(y, X)

其中，`y`是因变量向量，`X`是自变量矩阵，`b`是回归系数向量，`bint`是回归系数的置信区间，`r`是残差向量，`rint`是残差的置信区间，`stats`是一个包含回归统计信息的向量。例如，要计算一个简单线性回归的回归系数，可以使用以下代码：

x = [1 2 3 4 5]';
y = [1.1 1.9 3.2 4.1 5.2]';
X = [ones(size(x)) x];
[b, bint, r, rint, stats] = regress(y, X);

这里，`x`和`y`是数据向量，`X`是自变量矩阵，`ones(size(x))`是一个全为1的列向量，用于拟合截距。回归系数向量`b`的第一个元素是截距，第二个元素是斜率。

相关问题

matlab回归系数显著性检验

在 MATLAB 中，可以使用“regstats”函数进行回归分析，并使用“tstat.pval”属性来检验回归系数的显著性。

假设我们有一个自变量x和一个因变量y，我们希望检验回归系数b1的显著性，可以按照以下步骤进行：

1.将x和y放入一个矩阵中，假设为data：

data = [x y];

2.使用“regstats”函数进行回归分析：

stats = regstats(data(:,2),data(:,1),'linear');

3.检查回归系数的显著性：

pval = stats.tstat.pval(2)

其中，pval表示回归系数b1的双侧p值。如果pval小于设定的显著性水平（通常为0.05），则可以拒绝零假设，认为回归系数显著。

matlab回归系数初值如何确定

在MATLAB中进行回归分析时，可以使用OLS（普通最小二乘）或者WLS（加权最小二乘）等方法来估计回归系数。对于OLS方法，可以使用MATLAB内置的regress函数来进行回归分析。该函数默认使用全零向量作为回归系数的初值，也可以通过指定一个初值向量来进行回归分析。初值向量的选择可以根据经验或者领域知识来确定。如果缺乏先验知识，则可以使用其他方法（如Lasso、Ridge、Elastic Net等）来估计初值向量。对于WLS方法，初值向量的选择可以参考OLS方法。