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。

相关问题

如何用lasso来求回归系数的初值，MATLAB

对于使用Lasso方法来求回归系数的初值，可以使用MATLAB内置的Lasso函数。具体步骤如下：

1.加载数据并将自变量和因变量分别保存在X和y中。

2.使用Lasso函数来估计回归系数。Lasso函数需要指定输入变量X和输出变量y，以及Lasso模型的正则化参数lambda。可以通过交叉验证来选择最优的lambda值，以避免过拟合。代码如下：

[B, FitInfo] = lasso(X, y, 'CV', 10);

其中B为回归系数矩阵，FitInfo为交叉验证结果矩阵。

3.选择最优的lambda值并计算对应的回归系数。可以通过如下代码找到最小的交叉验证误差对应的lambda值：

idxLambdaMinMSE = FitInfo.IndexMinMSE;
lambdaMinMSE = FitInfo.Lambda(idxLambdaMinMSE);

然后可以通过如下代码计算对应的回归系数：

lassoCoefficients = B(:, idxLambdaMinMSE);

此时，lassoCoefficients就是Lasso方法估计的回归系数向量，可以作为回归系数的初值输入到regress函数中进行回归分析。

matlab回归方程求解

在MATLAB中，有多种方法可以求解回归方程。其中一种常用的方法是使用MATLAB工具箱中的regress函数。该函数的用法是b=regress(y,x)，其中y是因变量数据向量，x是自变量数据矩阵。这个函数可以求得回归系数b的估计值。

另外，MATLAB统计工具箱中也提供了一个方便的多元二项式回归命令Rstool(x,y, 'model',alpha)。其中x是自变量数据矩阵，y是因变量数据向量，model是模型的函数名，alpha是回归系数的初值。这个命令使用高斯-牛顿法来求解回归方程，并输出估计值b、残差R以及用于估计预测误差的Jacobi矩阵J。

总的来说，MATLAB提供了多种方法来求解回归方程，包括使用regress函数和Rstool命令。具体使用哪种方法取决于具体的问题和需求。