Theil-Sen estimator：用于一维 X 和 y 之间斜率稳健回归的 Matlab 开发。

5星

浏览量: 0

大小:None

文件类型：None

简介：
Theil-Sen 估计器，又称 Sen 斜率估计器、斜率选择、单中值法或 Kendall 稳健线拟合法，是一种具有强大稳健性的线性回归方法。该方法利用成对的两维样本点来推断线性趋势。该估计法的命名源于 Henri Theil 和 Pranab K. Sen 两位学者的研究成果，Theil 于 1950 年，Sen 于 1968 年分别发表了关于此方法的学术论文。值得一提的是，Theil-Sen 估计器能够高效地进行计算，并且对异常值表现出较强的鲁棒性；在处理偏斜和异方差数据时，它往往能够比传统的线性回归方法提供更准确的结果，甚至在正态分布的数据集上也能与简单的最小二乘法相媲美。普遍认为，它被广泛认为是“用于评估线性趋势的最常用的非参数技术”。请注意，提供的示例代码 (.mfile) 仅适用于二维情况，并且该代码的链接为 http://www.mathworks.nl/support/solutions/zh-CN/data/1-FERW6X/index.html?product=ML&solution=1-F。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~

客服

Theil-Sen估算器：用于一维X和y间斜率估计的稳健回归-MATLAB开发

优质

本项目介绍了一种基于Theil-Sen方法的MATLAB实现，用于计算大量一维数据集中X与Y之间的线性关系斜率，具备高稳健性和抗噪声干扰能力。 Theil-Sen 估计器又称 Sen 斜率估计器、斜率选择、单中值法或 Kendall 稳健线拟合法。这是一种通过成对的二维样本点进行稳健性回归的方法，并以 Henri Theil 和 Pranab K. Sen 命名，他们分别在1950年和1968年的论文中提及了这种方法。该方法计算效率高且能有效抵抗异常值的影响；对于偏斜及异方差数据而言，其准确性远超过简单的线性回归，并能在处理正态分布的数据时与最小二乘法相媲美。它被称为“最流行的非参数技术之一”，用于估计线性趋势。如何使用该方法的示例代码可以在 .mfile 中找到，但需注意此代码仅适用于二维情况。

Theil-Sen 稳健线性回归：实现快速且抗异常值的线性回归 - MATLAB开发

优质

本项目提供了一个高效的MATLAB工具箱，用于执行Theil-Sen稳健线性回归算法。该算法能够快速准确地计算出具有高抗异常值能力的线性模型参数。此函数通过查找给定数据集中所有成对点组合之间的中值斜率来执行非参数 Theil-Sen 稳健线性回归算法的快速版本。对于我的应用程序而言，在大型数据集（包含数千个点）上运行稳健的回归时，我发现现有的实现速度较慢。相比之下，这段代码的速度要快得多，并且在处理大规模数据集的情况下，其性能比当前可用的其他代码高出两个数量级。

X 和 Y 误差的线性回归：计算带误差的数据的斜率和截距 - MATLAB开发

优质

本MATLAB项目提供了一种计算带有X和Y误差数据的线性回归的方法，用于确定最佳拟合直线的斜率和截距。计算具有 X 和 Y 误差的数据线性回归的斜率和截距。误差可以指定为点到点变化，并且还可以考虑 X 和 Y 误差的相关性。此外，还估计了斜率和截距的不确定性。这种方法遵循 D. York, N. Evensen, M. Martinez, J. Delgado 在最佳直线的斜率、截距和标准误差的统一方程 (Journal of Physics) 中提出的方法。该软件包包含一个示例以及一个蒙特卡洛模拟，用于验证估计出的不确定性。欲了解更多信息，请访问相关博客或查阅原始文献。

计算向量x和y之间余弦相似度的getCosineSimilarity(x,y)函数-MATLAB开发

优质

本资源提供一个MATLAB函数g getCosineSimilarity(x, y)，用于计算两个向量x和y之间的余弦相似度，适用于文本分析、信息检索等领域。余弦相似度可以通过 getCosineSimilarity(x, y) 函数来计算向量 x 和 y 之间的相似性。此函数要求输入的两个向量具有相同的长度。余弦相似度与皮尔逊相关系数类似。

基于回归残差剔除X和Y变量中的异常值- MATLAB开发

优质

本项目利用MATLAB实现一种算法，通过分析回归模型的残差来识别并排除数据集中的异常值，优化了X和Y变量的数据质量。此函数用于执行二元线性回归分析，并从两个变量（向量）中移除异常值。它通过计算回归残差来识别那些远离1:1回归线的记录作为异常值，这些点在单个输入变量中可能是正常的，但在双变量拟合时显得异常。如果需要删除多个异常值，在每次删除一个之后都会重新进行回归分析以避免影响后续检测结果的有效性。具体来说，在每个步骤中都移除距离1:1直线最远的下一个数据点，直到达到指定的数量为止。为了识别这些残差中的异常值，使用了一个辅助函数（该辅助函数是对Vince Petaccio在2009年研究工作的改进版本）来完成这项任务。输入参数包括： - X0：作为因变量的向量。 - Y0：作为自变量的向量。 - 异常值数量：指定要移除多少异常值（如果未提供则默认不删除）。

area_stairs:AREA_STAIRS(X,Y) 与 AREA(X,Y) 相似，用于填充楼梯图之间的区域 - MATLAB...

优质

AREA_STAIRS函数在MATLAB中用于绘制阶梯状面积图，类似于AREA函数，但特别适用于填充数据点间的垂直区域，从而创建具有阶梯效果的图形。在MATLAB编程环境中，`AREA_STAIRS(X,Y)` 是一个自定义函数，它扩展了标准的 `AREA(X,Y)` 函数的功能，使用户能够在绘制图形时填充楼梯形状区域。通常情况下，`AREA(X,Y)` 用于根据输入的X和Y坐标数据以颜色填充位于X轴上方的二维区域。然而，在使用 `AREA_STAIRS(X,Y)` 时，相邻区域之间的边界会呈现出阶梯状过渡效果，这有助于突出显示数据中的阶段性变化。默认的MATLAB `AREA` 函数中如果 Y 坐标有连续上升和下降的情况，则填充的区域是平滑的颜色。而 `AREA_STAIRS` 则在这些转折点处创建明显的分界线，使阶梯形状更加明显，特别是在处理离散数据或展示序列数据时更为有用。要使用 `AREA_STAIRS(X,Y)` 函数，必须确保该函数已存在于MATLAB工作空间中或者已被导入。这个自定义函数可能包含额外的参数和选项来控制阶梯样式、颜色和其他视觉特性。 `AREA_STAIRS(X,Y)` 可用于多种场景，例如金融领域的股票价格变化分析（每个阶梯代表一天的价格区间），工程领域中的模拟信号离散采样点展示，以及科学计算中实验数据分布与变化情况的可视化。当调用 `AREA_STAIRS(X,Y)` 时，X和Y必须是相同长度的向量，分别对应于 X 轴和 Y 轴上的坐标值。为了进一步定制图形外观，可以结合使用MATLAB中的其他绘图命令如`xlabel`, `ylabel`, 和`title`来添加轴标签和图表标题。同时也可以通过调整参数如`xlim``ylim` 来设定显示范围，并利用 `grid on` 命令为图像增加网格线。此外，用户还可以根据需要自定义颜色、线条类型等选项以改变图形的外观。如果需要更复杂的可视化效果，则可以考虑使用 `hold on` 语句叠加多个图形或使用 `patch` 函数创建更加精细的视觉元素。总之, `AREA_STAIRS(X,Y)` 是一个增强版MATLAB绘图函数，它提供了绘制阶梯状填充区域的功能，并适用于强调数据阶段性和离散性。通过合理运用此功能及其扩展选项可以显著提升数据可视化的质量和效果。

OKOMAROV/CLUSTERREG：带聚类稳健标准误的OLS回归-MATLAB开发

优质

OKOMAROV/CLUSTERREG是一款MATLAB工具箱，用于执行带有聚类稳健标准误的普通最小二乘法(OLS)回归分析。该工具为社会科学和经济学研究中的复杂数据结构提供了强大的统计支持。在MATLAB环境中，“okomarov/clusterreg”是一个用于执行线性回归分析的工具。该工具特别之处在于它考虑了数据中的聚类结构，并提供计算聚类标准误差的功能。线性回归（Ordinary Least Squares, OLS）是统计学中一个基础且广泛使用的模型，用于研究两个或多个变量之间的关系，特别是预测因变量如何受一个或多个自变量的影响。在处理具有聚类数据时，常规的OLS估计可能会低估误差项方差，从而导致标准误差和假设检验结果不准确。聚类标准误差（Clustered Standard Errors）是一种修正方法，它认识到同一群组内的观测值可能比不同群组间的更相似。例如，在社会科学和经济学研究中，个体可能属于特定地理区域、学校或班级等群体，这些群体内部的观测值可能会共享一些未被模型完全捕捉到的共同特征。不考虑这种群组结构可能导致误差项异方差性和相关性问题，影响模型稳健性。“okomarov/clusterreg”库在MATLAB中的实现可能包括以下关键功能： 1. **聚类回归**：函数可以接受带有群组标识的数据输入，并对每个群体内的观测值进行独立的回归分析。最终综合结果以得到总体参数估计。 2. **误差处理**：考虑到同一群组内观测之间的相关性，通过适当调整来更准确地估算标准误差。 3. **Hausman检验**：帮助判断固定效果模型与随机效果模型之间差异，确定使用哪种聚类方法更为合适。 4. **Robust标准误差计算**：除了聚类标准误差外，还可能提供其他稳健性选项如Whites或Huber-White标准误差来应对异方差问题。 5. **处理多重共线性**：如果自变量之间存在高度相关关系，则该工具可以包含岭回归和套索回归等方法进行调整。 6. **图形输出功能**：可能提供可视化功能，例如残差图、散点矩阵图等等，帮助用户检查模型假设合理性。 7. **统计检验与置信区间计算**：包括t检验、F检验以及相应的置信区间的计算。这些是评估参数显著性的重要手段。 8. **可扩展性和灵活性**：可能支持非线性模型、分段线性模型或与其他高级统计方法的集成。使用“okomarov/clusterreg”库，研究者能够在MATLAB中对聚类数据进行更深入分析，并确保所用模型和估计结果更加准确可靠。对于处理面板数据、重复截面数据以及具有群组效应的数据集的研究人员来说，“okomarov/clusterreg”是一个非常有用的工具。通过正确应用此工具，他们能够更好地理解和解释其中的模式及关系，避免由于忽略聚类结构而导致的误导性结论。结合“okomarov/clusterreg”的源代码（可能包含在github_repo.zip文件中），研究者可以学习如何在MATLAB环境中实现聚类标准误差计算，并根据具体需求进行定制化扩展。

C++实现的Loess过滤：用于多维分散数据的局部加权稳健回归-MATLAB开发

优质

本项目采用C++编程语言实现了Loess（局部回归）算法，旨在为多维度分散性数据提供一种有效的局部加权回归方法。该工具能够进行稳健的数据拟合，在MATLAB环境中运行，适用于数据分析和科学计算领域。 Matlab mex函数可以用来执行局部加权稳健回归（loess滤波器）。

绘制二维热图：DrawHeatmap(X,Y,Z)-基于Z中值的(X,Y)坐标-MATLAB开发

优质

本MATLAB项目提供了一个函数用于绘制二维热图。该函数接收X、Y和Z三个参数，根据Z中的数值在对应的(X,Y)坐标上生成色彩丰富的热图，便于数据可视化分析。为值在 Z 中的 (X, Y) 坐标绘制二维热图。其中 X、Y 和 Z 必须是列向量。创建人：Eng. Osama Talaat Abdel-Hafiz，博士生，埃及，2017 年 9 月。