ドキュメンテーション

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多変量回帰

多変量応答変数をもつ線形回帰

関数

mvregress多変量線形回帰
mvregresslike多変量回帰に対する負の対数尤度
polytool対話形式の多項式近似
polyconf多項式信頼区間

例および操作のヒント

多変量回帰の問題の設定

mvregress を使用して多変量線形回帰モデルの近似を行うには、応答行列と計画行列を特定の方法で設定しなければなりません。

多変量一般線形モデル

この例では、mvregress を使用して推定の多変量一般線形モデルを設定する方法を示します。

同時相関を使用する固定効果のパネル モデル

この例では、mvregress を使用してパネル データ解析を実行する方法を示します。

縦方向解析

この例では、mvregress を使用して縦方向解析を実行する方法を示します。

概念

多変量線形回帰

大規模な高次元データセットは、現代のコンピューターを使った計測や電子データ ストレージにおいて一般的です。

多変量回帰モデルの推定

多変量線形回帰モデルを mvregress を使用して近似する場合は、最適な名前と値のペアの 'algorithm','cwls' を使用して、最小二乗推定を選択します。