matlab回归分析方法.docx
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第八章回归分析方法当人们对研究对象的内在特性和各因素间的关系有比较充分的认识时,一般用机理分析方法建立数学模型。如果由于客观事物内部规律的复杂性及人们认识程度的限制,无法分析实际对象内在的因果关系,建立合乎机理规律的数学模型,那么通常的办法是搜集大量数据,基于对数据的统计分析去建立模型。本章讨论其中用途非常广泛的一类模型——统计回归模型。回归模型常用来解决预测、控制、生产工艺优化等问题。变量之间的关系可以分为两类:一类叫确定性关系,也叫函数关系,其特征是:一个变量随着其它变量的确定而确定。另一类关系叫相关
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数学建模与matlab软件一、基本统计量二、分布函数的近似求法3、t分布t(n)概率密度:tpdf(x,n);概率函数:tcdf(x,n)4、F分布F(n1,n2)概率密度:fpdf(x,n1,n2);概率函数:fcdf(x,n1,n2)5、随机数生成:rnd例生成标准正态分布数据:normrnd(m)生成(0,1)上均匀分布数据:unitrnd(m)四、参数估计五、假设检验教学目的一元线性回归本讲命令2、预测和预测误差估计:非线性回归一、数学模型一元线性回归分析的主要任务是:二、模型参数估计2024/9
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金融计算与编程(2007年1月)上海财经大学金融学院曹志广caozhiguang@21cn.com第五讲回归分析回归分析在金融领域的应用十分广泛,许多软件,比如:SPSS、EVIEWS等,为回归分析提供了便捷的菜单式操作。这些标准的菜单式操作给理论应用者带来方便的同时,同时也散失了对数据进行分析的灵活性。比如:当我们要处理根据1000只股票的价格时间序列和相应的股票指数价格序列,利用单因素模型或资本资产定价模型(cAPM)求各股票的贝塔系数。处理如此大量的数据,应用菜单式操作效率将非常低。这时候如果利用M
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