如何保存从 fitlm MATLAB 获得的估计系数
how to save the estimated coefficients obtained from fitlm MATLAB
如标题所示,我在 Matlab 中使用 "fitlm",它工作得很好。当我 运行 代码时,估计的系数写成这样:
mdl1 =
Linear regression model:
y ~ 1 + x1
Estimated Coefficients:
Estimate SE tStat pValue
________ _________ ______ ______
(Intercept) 2.1999 0.0043976 500.25 0
x1 591.68 0.31096 1902.8 0
Number of observations: 24800, Error degrees of freedom: 24798
Root Mean Squared Error: 0.693
R-squared: 0.993, Adjusted R-Squared 0.993
F-statistic vs. constant model: 3.62e+06, p-value = 0
如何将这些数据保存到文件或 table?
谢谢
您可以通过从 fitlm
对象访问 Coefficients
字段并检索 Estimate
字段来获取系数:
下面是一个在 MATLAB 中使用 hald
数据集的示例:
>> load hald;
>> lm = fitlm(ingredients,heat)
lm =
Linear regression model:
y ~ 1 + x1 + x2 + x3 + x4
Estimated Coefficients:
Estimate SE tStat pValue
________ _______ ________ ________
(Intercept) 62.405 70.071 0.8906 0.39913
x1 1.5511 0.74477 2.0827 0.070822
x2 0.51017 0.72379 0.70486 0.5009
x3 0.10191 0.75471 0.13503 0.89592
x4 -0.14406 0.70905 -0.20317 0.84407
>> lm.Coefficients.Estimate
ans =
62.4054
1.5511
0.5102
0.1019
-0.1441
另一种方法是
lm.Coefficients({'x1'}, 'Estimate')
这保留了带有变量名的“headers”。 table 中的索引像 pandas 数据框中的索引一样工作,所以如果你想挑选出可用变量的子集,你可以写
lm.Coefficients({'x1', 'x4'}, {'Estimate', 'SE'})
多个这样的 table 可以连接在一起显示。
如标题所示,我在 Matlab 中使用 "fitlm",它工作得很好。当我 运行 代码时,估计的系数写成这样:
mdl1 =
Linear regression model:
y ~ 1 + x1
Estimated Coefficients:
Estimate SE tStat pValue
________ _________ ______ ______
(Intercept) 2.1999 0.0043976 500.25 0
x1 591.68 0.31096 1902.8 0
Number of observations: 24800, Error degrees of freedom: 24798
Root Mean Squared Error: 0.693
R-squared: 0.993, Adjusted R-Squared 0.993
F-statistic vs. constant model: 3.62e+06, p-value = 0
如何将这些数据保存到文件或 table?
谢谢
您可以通过从 fitlm
对象访问 Coefficients
字段并检索 Estimate
字段来获取系数:
下面是一个在 MATLAB 中使用 hald
数据集的示例:
>> load hald;
>> lm = fitlm(ingredients,heat)
lm =
Linear regression model:
y ~ 1 + x1 + x2 + x3 + x4
Estimated Coefficients:
Estimate SE tStat pValue
________ _______ ________ ________
(Intercept) 62.405 70.071 0.8906 0.39913
x1 1.5511 0.74477 2.0827 0.070822
x2 0.51017 0.72379 0.70486 0.5009
x3 0.10191 0.75471 0.13503 0.89592
x4 -0.14406 0.70905 -0.20317 0.84407
>> lm.Coefficients.Estimate
ans =
62.4054
1.5511
0.5102
0.1019
-0.1441
另一种方法是
lm.Coefficients({'x1'}, 'Estimate')
这保留了带有变量名的“headers”。 table 中的索引像 pandas 数据框中的索引一样工作,所以如果你想挑选出可用变量的子集,你可以写
lm.Coefficients({'x1', 'x4'}, {'Estimate', 'SE'})
多个这样的 table 可以连接在一起显示。