matlab - 回归分析估计参数 Matlab

Question

我试图找到执行回归分析来估计

x = 阿尔法 + 贝塔 * y

当我使用 x 和 y 的数据时，我想在其中找到 alpha 和 beta。

P = [];
X = importdata('AAPL.csv',',');
P = [P X.data(:,5)];
X = importdata('BBBY.csv',',');
P = [P X.data(:,5)];
X = importdata('MMM.csv',',');
P = [P X.data(:,5)];
X = importdata('MSFT.csv',',');
P = [P X.data(:,5)];

X_return = P(2:end, :)./P(1:end-1, :) - 1;

F = [];
Y = importdata('IBM.csv',',');
F = [F Y.data(:,5)];

Y_factor = F(2:end, :)./F(1:end-1, :) - 1;


B = Y_factor\X_return;

X1 = [ones(length(Y_factor),1) Y_factor];
b = X1\X_return;

其中 b 返回我的 alpha 和 beta。但是，我不确定这是否是解决此问题的正确方法。我试图阅读 Matlab 中可以做到这一点的一些函数，但不太了解如何实现它们。Matlab 中是否有可以为我执行此操作的函数？

标签： matlabregression

Answer 1

是的，您可以使用功能来完成此处regress描述的任务，遵循良好的示例。

b = regress(y,X)

其中 b 包含所有回归参数。