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旧 2008-12-15, 15:07   #1
kyy
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帖子: 1
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kyy 正向着好的方向发展
默认 请教matlab回归方程的高手

在工作中遇到一个问题,有一个回归方程I=a+b*M+c*ln(R+d),其中I、M、R为观测量,有多个样本,a\b\c为回归系数,d为一常数,为了突出不同M、R对回归方程的贡献,现在我对M、R进行加权,比如M=[4 4 5 5 6 6 7],R=[2 1 2 3 4 5 6 7];那么我可以划分几个区间 0-1 1.1-2 2-5 >5
4-4.9 1 1 0 0
5-5.9 1 1 0 0
6.0-6.9 0 1 1 0
7-7.9 0 0 1 0
有记录的区间赋予等权,区间内的每个记录也赋予等权,然后再进行标准化处理,使权系数综合等于样本总数。请教各位达人如何人把权系数加入回归方程进行回归,跪求了!!!!!!!!!
kyy 当前离线   回复时引用此帖
旧 2008-12-15, 22:52   #2
arouse
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注册日期: 2008-05-31
年龄: 45
帖子: 4
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arouse 正向着好的方向发展
默认 回复: 请教matlab回归方程的高手

你最好把问题完整地写出来;
似乎你的问题可以转化为一个涉及控制变量的问题,
但我看不懂你到底要做什么。
只是加权然后做回归的话,直接用SAS/STAT或者SPSS的weight或者E-views的独立过程均可完成,而且操作起来均比MATLAB简单得多,如果一定要用MATLAB,你可以把问题做成一个附件传上来。
如果我可以做出,你传上来之后的12小时内一定回复你。
arouse 当前离线   回复时引用此帖
旧 2008-12-26, 11:00   #3
laosam280
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注册日期: 2008-11-07
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帖子: 233
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laosam280 正向着好的方向发展
默认 回复: 请教matlab回归方程的高手

既然是这样的话,你何不分两步:
首先,把对数项看成未知数,这样的方程是线性回归方程,polyfit命令可以实现;
齐次,把拟合得到的方程中的对应的项,在进行指数化,不就得到了对数的形式了么。
这样拟合的过程就变得简单了些。缺点是误差没有办法减小到任意程度,因为拟合有误差,指数化也会有计算的误差。
laosam280 当前离线   回复时引用此帖
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