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Matlab程序命令(三):使用Matlab进行回归
%A矩阵为36×217的矩阵,即用1978-2013年31个省(直辖市、自治区)国内生产总值、人口、财政收入、财政支出、固定资产投资、全社会消费品零售总额、进出口数据组成的矩阵。
y=A(:,1); %提取A矩阵中的第1列
x1=A(:,2); %提取A矩阵中的第2列
x2=A(:,4); %提取A矩阵中的第4列
x=horzcat(x1,x2); %把x1,x2横排
vnames=strvcat(y,x1,x2); %命名变量
result=ols(y,x); %用ols回归
prt(result,vnames) %对回归结果进行格式化并命名
Ordinary Least-squares Estimates
Dependent Variable = y
R-squared = 0.9929
Rbar-squared = 0.9927
sigma^2 = 226704.9623
Durbin-Watson = 0.2427
Nobs, Nvars = 36, 2
***************************************************************
Variable Coefficient t-statistic t-probability
x1 0.512321 5.737780 0.000002
x2 4.703050 53.340145 0.000000
plt(result) %显示回归结果拟合值与实际值,残差的图形
关于ols回归函数,可以使用help ols命令查看
function results=ols(y,x)
% PURPOSE: least-squares regression
%---------------------------------------------------
% USAGE: results = ols(y,x)
% where: y = dependent variable vector (nobs x 1)
% x = independent variables matrix (nobs x nvar)
%---------------------------------------------------
% RETURNS: a structure
% results.meth = ols
% results.beta = bhat
% results.tstat = t-stats
% results.yhat = yhat
% results.resid = residuals
% results.sige = e*e/(n-k)
% results.rsqr = rsquared
% results.rbar = rbar-squared
% results.dw = Durbin-Watson Statistic
% results.nobs = nobs
% results.nvar = nvars
% results.y = y data vector
% --------------------------------------------------
% SEE ALSO: prt(results), plt(results)
%---------------------------------------------------
help ols
Contents of ols:
FDELW2 - [wswdel,wwsdel,wmatdel]=fdelw2(xcoord,ycoord)
FOLS2 - [ bmax, srds, prhigher, emax, maxlik]=fols2(x, y)
fmess_car2 - [bmax, srds, prhighers, emax, logliks]=fmess_car2(x, y, d)
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