X,Y分别为14x15的矩阵数组,现在要调用X,Y数组中的数据,x是X数组中的元素,y是Y数组中的元素,我想要的是在MATLAB中用模型函数y = a * log(b * x) + c,其中a、b和c是待估计的模型参数。计算回归系数和置信区间
时间: 2024-02-13 15:00:10 浏览: 20
好的,我能够帮你解决这个问题。
首先,你需要将X和Y数组中的数据读入MATLAB中。可以使用load函数将数据读入。假设X数组保存在名为“X.mat”的文件中,Y数组保存在名为“Y.mat”的文件中,可以使用以下命令将它们读入:
```
load('X.mat');
load('Y.mat');
```
接下来,你需要定义模型函数y = a * log(b * x) + c。可以使用MATLAB自带的符号工具箱来定义这个函数。在MATLAB命令窗口中输入以下命令:
```
syms a b c x;
y = a*log(b*x) + c;
```
然后,你需要将模型函数转换为可计算的形式。可以使用MATLAB的函数matlabFunction来实现。在MATLAB命令窗口中输入以下命令:
```
f = matlabFunction(y, 'vars', [a b c x]);
```
现在,你已经定义了模型函数,接下来,可以使用MATLAB中的函数regress来计算回归系数和置信区间。在MATLAB命令窗口中输入以下命令:
```
X = log(X);
[beta,~,~,~,stats] = regress(Y,[ones(size(X)) X]);
a = beta(2);
b = exp(beta(1));
c = beta(1);
t = tinv(0.975,size(X,1)-2);
se = sqrt(stats(4));
CI_a = [a-t*se a+t*se];
CI_b = [b*exp(-t*se) b*exp(t*se)];
CI_c = [c-t*se c+t*se];
```
这里做了一个转换,将X数组中的每个元素取对数,然后将Y数组和对数后的X数组输入到regress函数中,得到回归系数和统计信息。然后,使用t分布和标准误差计算置信区间。最终,CI_a、CI_b和CI_c分别表示a、b和c的置信区间。
希望这可以帮到你。
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