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1、回归方程的系数的相关系数矩阵 clc%清屏 clear all;%删除 workplace 变量 close all;%关掉显示图形窗口 format long pz=191 36 50 5 162 60 189 37 52 2 110 60 193 38 58 12 101 101 162 35 62 12 105 37 189 35 46 13 155 58 182 36 56 4 101 42 211 38 56 8 101 38 167 34 60 6 125 40 176 31 74 15 200 40 154 33 56 17 251 250 169 34 50 17 120 38
2、 166 33 52 13 210 115 154 34 64 14 215 105 247 46 50 1 50 50 193 36 46 6 70 31 202 37 62 12 210 120 176 37 54 4 60 25 157 32 52 11 230 80 156 33 54 15 225 73 138 33 68 2 110 43;mu=mean(pz);%求均值 sig=std(pz);%求标准差 rr=corrcoef(pz);%求相关系数矩阵 data=zscore(pz);%数据标准化 n=3;%n 是自变量的个数 m=3;%m 是因变量的个数 x0=pz(:,1:
3、n);y0=pz(:,n+1:end);e0=data(:,1:n);f0=data(:,n+1:end);num=size(e0,1);%求样本点的个数 chg=eye(n);%w 到 w*变换矩阵的初始化 for i=1:n%计算 w,w*和 t 的得分向量,matrix=e0*f0*f0*e0;vec,val=eig(matrix);%求特征值和特征向量 val=diag(val);%提出对角线元素 val,ind=sort(val,descend);%降序排列 w(:,i)=vec(:,ind(1);%提出最大特征值对应的特征向量 w_star(:,i)=chg*w(:,i);%计算
4、w*的取值 t(:,i)=e0*w(:,i);%计算成分 ti 的得分 alpha=e0*t(:,i)/(t(:,i)*t(:,i);%计算 alpha_i chg=chg*(eye(n)-w(:,i)*alpha);%计算 w 到 w*的变换矩阵 e=e0-t(:,i)*alpha;%计算残差矩阵 e0=e;%计算 ss(i)的值 beta=t(:,1:i),ones(num,1)f0;%求回归方程的系数 beta(end,:)=;%删除回归分析的常数项 cancha=f0-t(:,1:i)*beta;%求残差矩阵 ss(i)=sum(sum(cancha.2);%求误差平方和%计算 p(i
5、)for j=1:num t1=t(:,1:i);f1=f0;she_t=t1(j,:);she_f=f1(j,:);%把舍去的第 j 个样本点保存起来 t1(j,:)=;f1(j,:)=;%删除第 j 个观测值 beta1=t1,ones(num-1,1)f1;%求回归分析的系数 beta1(end,:)=;%删除回归分析的常数项 cancha=she_f-she_t*beta1;%求残差向量 p_i(j)=sum(cancha.2);end p(i)=sum(p_i);if i1 Q_h2(i)=1-p(i)/ss(i-1);else Q_h2(1)=1;end if Q_h2(i)0.0
6、975 fprintf(提出的成分个数 r=%d,i);r=i;break end end beta_z=t(:,1:r),ones(num,1)f0;%求 Y 关于 t 的回归系数 beta_z(end,:)=;%删除常数项 xishu=w_star(:,1:r)*beta_z;%求 Y 关于 X 的回归系数,且是针对标准数据的回归系数,%每一列是一个回归方程 mu_x=mu(1:n);mu_y=mu(n+1:end);sig_x=sig(1:n);sig_y=sig(n+1:end);for i=1:m ch0(i)=mu_y(i)-mu_x./sig_x*sig_y(i)*xishu(:,i);%计算原始数据的回归方程的常数项 end for i=1:m xish(:,i)=xishu(:,i)./sig_x*sig_y(i);%计算原始数据的回归方程的系数,每一列是一个回归方程 end sol=ch0;xish%显示回归方程的系数,每一列是一个方程,每一列的第一个数是常项 w1=w(:,1)w2=w(:,2)wx1=w_star(:,1)wx2=w_star(:,2)tx1=t(:,1)tx2=t(:,2)beta_z%回归系数