matlab回归系数初值如何确定

时间: 2023-08-24 21:44:25 浏览: 108
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。
相关问题

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。

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。

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