这个函数利用给定的回归变量在Matlab中执行标准的多元OLS回归。回归变量应为列向量,观察值应在行中提供。回归结果包括模型的系数、估计值和残差,分别存储在单独的矩阵中。与Matlab提供的标准回归代码相比,它具有更快的运行速度,并且在一个全面的位置提供更多信息,使用户可以轻松访问所需的所有信息。该函数无需额外安装统计工具箱即可运行。此外,它还提供了异方差一致的标准误差(White 1980),并且未来将进一步扩展以支持滚动窗口回归分析。
快速高效的多元OLS回归分析Matlab开发详解
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多元线性回归模型:y = β0 + β1x1 + β2x2 + ... + βmxm + ε
样本多元线性回归方程:y = b0 + b1x1 + b2x2 + ... + bmxm
离回归平方和和回归平方和:SSy = Q y/12…m + U y/12…m
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操作步骤比较接地气,照着点就能跑起来,尤其是你用 SPSS 做报告或者交作业的时候,用它就挺省事。还顺带讲了怎么筛选样本,比如你只想特定年龄段的数据,可以设一个selection variable条件,其他的就自动跳过了,蛮方便的。
你要是想看看不同变量筛选方式的差别,可以顺手点进下面的几个链接,比如多元线性回归中
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MechaCar Statistical Analysis多元回归分析示例
MechaCar 的线性回归代码还挺实用的,尤其适合你想快速评估多个变量对油耗(MPG)的影响时用。像是车辆长度和离地间隙这种看起来不太起眼的指标,在实际预测里效果还不错。过程用的是多元线性回归,重点也就放在了提炼出有显著意义的变量上。统计的逻辑比较清晰,代码也不绕弯子,适合用来当项目起点或者参考模板。
MechaCar 的悬架线圈方差统计也做得挺细,是跟设计规范对比那块,给了一个 62.29 磅/平方英寸的具体数据,满足了要求。你做质量检测或者自动化测试的时候,也能顺手套进去。像这种结果+统计判断的写法,挺适合实际项目里直接搬来用。
你如果对多元回归不太熟,想先看看思路,那下面这几个链接还蛮
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