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

以下是一个基本的 MATLAB 向量回归代码示例：

% 构造数据
x = linspace(0, 1, 100)';
y = 2*x + 1 + randn(size(x));

% 定义模型和损失函数
model = @(b, x) b(1)*x + b(2);
loss = @(b) sum((model(b, x) - y).^2);

% 初始参数
b0 = [1; 0];

% 最小化损失函数
b = fminsearch(loss, b0);

% 输出结果
fprintf('回归系数: b1 = %f, b2 = %f\n', b(1), b(2));

上述代码中，我们首先构造了一个简单的线性回归数据集，然后定义了一个模型和损失函数。模型是一个简单的一次函数，损失函数是平方误差和。接下来，我们定义了初始参数，并使用 `fminsearch` 函数最小化损失函数。最后，我们输出回归系数。