matlab利用eval计算的值如何批量带入regress公式
问题描述及需求：我做Y和X的多元回归方程，X为1223行6列的矩阵，Y是1223行*85列的矩阵，需求是：1）需要实现Y逐列与X进行回归；即回归循环85次；2）需要提取每个回归方程，关于X的beta（即coefficient）的值及其 t-stats；
目前我用的方法是：
用eval 函数将每列Y提取出来，形成y1、y2...y85，接下来打算用上面的值分别与X进行回归，卡在于如何批量地将y1，y2...y85，放入regress或者regstats函数中，进行计算。X的beta（即coefficient）的值及其 t-stats；
我在网上找了很久，但是都没有找到方法，求助大神 不推荐使用eval函数，这个函数可能会导致未预期的错误，使得程序难以调试。更好的做法是使用 MATLAB 内建的多维数组，你可以轻易地进行相应的操作。以下是你可以尝试的代码：
% 假设 Y 是你的 1223x85 矩阵，X 是你的 1223x6 矩阵
Y = rand(1223, 85);% 这只是为了示例，你需要替换为实际的 Y
X = rand(1223, 6); % 这只是为了示例，你需要替换为实际的 X
% 初始化
betas = zeros(6, 85); % 存储每列的beta值
tStats = zeros(6, 85);% 存储每列的 t-stats
% 为每列 Y 进行回归
for i = 1:size(Y, 2)
y = Y(:, i);
= regress(y, X);
betas(:, i) = b;
tStats(:, i) = stats.tstat;
end
解释一下以上的代码：
首先，我们假设Y是你的 1223x85 矩阵， X是你的 1223x6 矩阵。然后我们初始化了两个矩阵， betas用来存储每列的 beta 值， tStats用来存储每列的 t-stats。
之后，我们使用一个 for 循环，对Y的每一列进行回归。在每次循环中，我们取出Y的一列作为y ，然后使用regress函数对y和X进行回归。 regress函数返回的结果中， b是回归系数， stats.tstat是 t 统计量。我们分别把这些结果存储在betas和tStats中。
循环结束后， betas矩阵将存储Y的每一列对应的 beta 值， tStats矩阵将存储每一列对应的 t-stats。
希望这个答案对你有所帮助！ 你可以使用循环来逐列对 Y 和 X 进行回归分析，并提取每个回归方程关于 X 的 beta 值和 t-stats。
下面是一个示例代码，假设你使用的是 Python 的 statsmodels 库来进行回归分析：
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
# 假设 X 是 1223 行 6 列的矩阵
X = np.random.rand(1223, 6)
# 假设 Y 是 1223 行 85 列的矩阵
Y = np.random.rand(1223, 85)
# 创建一个空的列表来保存每个回归方程的结果
results = []
# 遍历 Y 的每一列
for i in range(Y.shape):
# 提取第 i 列作为当前的 Y 变量
y = Y[:, i]
# 构建回归模型
model = sm.OLS(y, X)
# 拟合数据
result = model.fit()
# 提取系数（beta）和 t 值（t-stats）
beta = result.params
tstats = result.tvalues
# 将 beta 和 t-stats 添加到结果列表中
results.append((beta, tstats))
# 打印每个回归方程的 beta 值和 t-stats
for i, (beta, tstats) in enumerate(results):
print(f"Regression Equation {i+1}:")
print("Beta (Coefficient):", beta)
print("t-stats:", tstats)
print()
上述代码中使用了 statsmodels 库的 OLS 方法来创建回归模型，并通过 fit 方法进行拟合。然后使用 params 方法提取回归系数（beta），使用 tvalues 方法提取 t 值（t-stats）。
你可以根据自己的需求修改代码，适配你的数据 你的问题是多元回归问题，其中因变量 Y 是一个包含 85 列的矩阵，自变量 X 是一个包含 6 列的矩阵。你的目标是逐列地将每一列 Y 与 X 进行回归，并提取回归方程中关于 X 的系数（beta 值）和 t-stats 值。
在 MATLAB 中，你可以使用循环来逐列地进行回归，并存储每个回归模型的结果。然后，从每个模型中提取你所需的系数和 t-stats。
以下是实现此目标的 MATLAB 代码示例：
% 假设 X 是 1223 行 6 列的矩阵
% 假设 Y 是 1223 行 85 列的矩阵
% 为存储回归结果创建空的 cell 数组
coefficients = cell(1, 85);
t_stats = cell(1, 85);
% 循环逐列进行回归
for col = 1:85
% 提取第 col 列的 Y
y_col = Y(:, col);
% 执行回归，使用 fitlm 或 fitlm
% fitlm 函数使用方法：
% mdl = fitlm(X, y_col);
% coefficients{col} = mdl.Coefficients.Estimate;
% t_stats{col} = mdl.Coefficients.tStat;
% 如果使用 regstats 函数：
% b = regstats(y_col, X, 'linear');
% coefficients{col} = b.beta;
% t_stats{col} = b.tstat;
end
% coefficients 数组中存储了每个回归方程中关于 X 的 beta 值
% t_stats 数组中存储了每个回归方程中关于 X 的 t-stats 值
上述代码中提供了两种回归函数的示例：fitlm 和 regstats。你可以选择其中一种来进行回归，两者在结果上是等价的。
请注意，代码中的部分代码被注释掉了，因为实际的数据和回归函数需要根据你的具体情况进行调整。你需要根据实际情况将其取消注释，并根据自己的数据集选择适合的回归函数。
希望这可以帮助你完成回归分析并提取系数和 t-stats 值。如有其他问题，请随时问我！
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