回归分析估计参数Matlab

Question

我正在尝试进行回归分析来估计

x=α+β*y

在那里我想找到阿尔法和贝塔，因为我正在使用x和y的数据。

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_factorX_return;
X1 = [ones(length(Y_factor),1) Y_factor];
b = X1X_return;

其中b返回我的alpha和beta。然而，我不确定这是否是正确的方法。我试着在Matlab中阅读一些可以做到这一点的函数，但不太明白如何实现它们。Matlab中有没有一个函数可以为我做到这一点？

Answer 1

是的，您可以使用regress函数来完成您的任务，如下所述：。

b = regress(y,X)

其中b包含所有的回归参数。