多元线性回归与多个因变量的约束

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丹尼尔van den Berg 2022年11月22日

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//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/answers/1859718-constrained-multiple-linear-regression-with-multiple-dependent-variables

评论道: 丹尼尔van den Berg2022年11月23日

答:接受马特·J

我做了校准质谱仪为了量化生产的产品的数量是我的电化电池质量的山峰。我有9大规模山峰(X)和8化工产品(Y),我想通过多元线性回归组合在一起。s manbetx 845

我有大约860个独立的数据点与86年不同浓度线性无关的资料。我已经成功地校准反向(相关产品的每个质量高峰),但是当我把这个矩阵的逆我遭受巨大的误差传播和我无法量化产品了。s manbetx 845然而,当我想做校准我的产品浓度(Y)链接到我的质量高峰(X)利用MATLAB的mvregress,我得到一个系数矩阵(β)数据优化,但包含值统计不正确的。我得到T-stat值-或< 2。

相反,我想做一个多元线性回归,我可以把限制β的值(把它们到0我所知没有线性关系质量峰的产品浓度)。有一个功能我可以用吗?我试着mvregress LSQLIN但LSQLIN只需要一个因变量。

此外,我没有背景在数据科学或化学计量学中,如果有什么我做错了或如果您有任何其他建议,请让我知道。这是感谢:)

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丹尼尔van den Berg 2022年11月23日

谢谢你你的快速回答!然而,在它说的输入文档 d 需要一个向量,而我依赖多个因变量的变量是一个矩阵。另外,当我试着去实现它,我得到一个错误,“矩阵维度必须同意。”

因此,一定是我做错了。这么好,你如果是这样,请你告诉我我的错误或错误的假设在哪里?

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马特·J 2022年11月23日

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编辑:马特·J 2022年11月23日

lsqlin 都是适用的,

                              N =大小(β1);
                             
                              C = kron (X。眼睛(N));
                             
                              d = Y (:);