[b1 stats1]=robustfit(X,Y)求样本权重的代码

可以使用以下代码来获取样本权重：

[b1, stats1] = robustfit(X, Y);
w = stats1.w;

其中，`w` 是一个 $n\times1$ 的向量，表示每个观测值的权重。如果使用的是默认的 Huber 权重函数，那么权重的计算方式为：

$$
w_i = \begin{cases}
1 & \text{if } |e_i| \le c \\
c / |e_i| & \text{otherwise}
\end{cases}
$$

其中，$e_i$ 是第 $i$ 个观测值的残差，$c$ 是 Huber 权重函数中的参数，用于控制对离群值的惩罚程度。在 `robustfit` 函数中，默认的参数值为 $c=1.345$。

相关问题

[b1 stats1]=robustfit(X,Y)求异常样本权重的代码

在 `robustfit` 函数中，异常样本的权重是指在拟合回归模型时被惩罚的样本的权重。可以通过 `stats1` 结构体中的 `s` 字段来获取异常样本的权重，代码如下：

[b1, stats1] = robustfit(X, Y);
w = stats1.w;
weights_of_outliers = w(stats1.s == 1);

其中，`s` 是一个 $n\times1$ 的向量，表示每个观测值是否被认为是异常样本，如果是，则 `s` 的值为 1，否则为 0。`weights_of_outliers` 是一个向量，其中包含所有异常样本的权重。如果使用的是默认的 Huber 权重函数，那么异常样本的权重计算方式为：

$$
w_i = \begin{cases}
1 & \text{if } |e_i| \le c \\
c / |e_i| & \text{otherwise}
\end{cases}
$$

其中，$e_i$ 是第 $i$ 个观测值的残差，$c$ 是 Huber 权重函数中的参数，用于控制对离群值的惩罚程度。在 `robustfit` 函数中，默认的参数值为 $c=1.345$。因此，在上述代码中，`weights_of_outliers` 表示所有被惩罚的异常样本的权重，可以用于进一步的分析。

[b1 stats1]=robustfit(X,Y)怎么求样本权重

在 `robustfit` 函数中，样本权重是通过指定权重函数 `wfun` 来进行计算的。如果没有明确指定权重函数，则默认使用 Huber 权重函数。在 `robustfit` 函数的输出参数 `stats` 中，可以获取到每个观测值的样本权重，具体方法如下：

[b1, stats1] = robustfit(X, Y);
w = stats1.w;

其中，`w` 是一个 $n \times 1$ 的向量，表示每个观测值的权重。如果使用的是默认的 Huber 权重函数，那么权重的计算方式为：

$$
w_i = \begin{cases}
1 & \text{if } |e_i| \le c \\
c / |e_i| & \text{otherwise}
\end{cases}
$$

其中，$e_i$ 是第 $i$ 个观测值的残差，$c$ 是 Huber 权重函数中的参数，用于控制对离群值的惩罚程度。在 `robustfit` 函数中，默认的参数值为 $c=1.345$。