matlab实现向量自回归代码

以下是一个简单的 MATLAB 向量自回归代码示例：

% 定义向量自回归模型的阶数
p = 2;

% 生成一个随机向量
x = randn(100, 1);

% 初始化向量自回归系数矩阵
A = zeros(p, p);

% 计算向量自回归系数矩阵
for i = p+1:length(x)
x_lag = x(i-1:-1:i-p);
A = A + (x_lag * x_lag');
end
A = A \ (length(x) - p);

% 输出向量自回归系数矩阵
disp(A);

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matlab实现向量自回归代码，滞后阶数为4

以下是一个简单的 MATLAB 向量自回归代码，滞后阶数为 4：

% 定义数据
data = [1 2 3 4 5 6 7 8 9 10];

% 定义滞后阶数
p = 4;

% 创建自回归矩阵
X = zeros(length(data) - p, p);
for i = 1:p
    X(:, i) = data(p - i + 1:end - i);
end

% 创建因变量向量
y = data(p + 1:end);

% 拟合模型
coefficients = X \ y';

% 输出结果
disp(coefficients);

这段代码将数据 `[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10]` 转换为一个自回归矩阵，滞后阶数为 4。然后，它使用线性回归拟合模型，并输出回归系数。

MATLAB向量回归代码

以下是一个简单的 MATLAB 向量回归代码示例：

% 训练数据
X = [1 2 3 4 5]';
Y = [3 5 7 9 11]';

% 构建模型
mdl = fitlm(X, Y);

% 预测新数据
x_test = [6 7 8]';
y_pred = predict(mdl, x_test);

disp(y_pred);

在这个示例中，我们使用 `fitlm()` 函数来训练一个简单的线性回归模型，并使用 `predict()` 函数来预测新的数据点。在这里，我们将 `X` 和 `Y` 定义为训练数据，其中 `X` 是一个列向量，`Y` 是一个列向量。然后，我们将数据传递给 `fitlm()` 函数来拟合模型。最后，我们使用 `predict()` 函数来预测新的数据点，并将结果存储在 `y_pred` 变量中。