matlab lmdi

Matlab LMDI（Logarithmic Mean Index）是一种影响因素分解分析方法，常用于对比和解释多个因素对某一变量的影响。LMDI使用对数平均迪氏指数法进行计算[1]。

在Matlab中，可以使用以下代码实现LMDI的计算：
1. 首先，读取自变量数据X和因变量数据Y，按照时间升序排列，并保存为矩阵形式。
2. 创建一个空矩阵dertX，用于保存影响因素分解结果。
3. 使用嵌套循环计算每个影响因素的分解值。外层循环遍历Y的每一行（除了第一行），内层循环遍历X的每一列。
4. 根据LMDI的计算公式，计算当前影响因素的分解值。
5. 对于0值的处理，根据条件进行相应的赋值。
6. 将当前影响因素的分解值添加到curdertX中。
7. 将curdertX添加到dertX中。
8. 返回dertX作为LMDI的计算结果。

总结起来，Matlab LMDI可以通过读取自变量和因变量数据，并使用嵌套循环计算每个影响因素的分解值来实现。以上是一个简单示例的代码，具体实现可以根据具体需求进行调整和修改。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Matlab实现LMDI分解方法（含零值处理）](https://blog.csdn.net/L_J_Kin/article/details/123211386)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [LMDI分解方法比较和MATLAB应用](https://blog.csdn.net/weixin_29661407/article/details/116510284)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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