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| Marcel1212 |
Forum-Newbie
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Verfasst am: 16.07.2022, 18:23
Titel: Matrizen zusammenführen
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Hallo Zusammen,
ich hab folgendes Problem als Matlab Neuling:
Ich habe 6 Matrizen in der selben Dimension (168x4819). Diese Matrizen stellen unabhängige Variablen für eine Regression dar. Ich würde gerne aus den 6 Matrizen eine machen, aber so, dass jeweils die erste Spalte der 6 einzelnen Matrizen, die ersten 6 Spalten der zusammengefügten Matrix darstellen. Und dann jeweils die zweiten Spalten der 6 einzelnen Matrizen, in die komprimierte Matrix in die Spalten 7 bis 12 eingeführt werden und so weiter.
Ich habe mich an einer for Schleife probiert, bekomme es aber nicht hin.
Danach sollen dann die ersten 6 Spalten der zusammengeführten Matrix mit der ersten Spalte der abhängigen Variablen regressiert werden.
Vielleicht hat jemand noch einen Tipp, wie man den Part mit der Regression schicker hinbekommt? Es geht letztendlich darum, Aktienrenditen als abhängige Variable über 6 Faktoren zu erklären. Ich habe keine Funktion gefunden, anhand derer mehrere unabhängige Variablen einzeln als Input übergeben werden können. Diese werden immer über eine Matrix komprimiert der Funktion übergeben.
Vielen lieben Dank im Voraus
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| Harald |
Forum-Meister
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Beiträge: 24.448
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Verfasst am: 17.07.2022, 09:35
Titel:
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Hallo,
| Zitat: |
| Ich habe mich an einer for Schleife probiert, bekomme es aber nicht hin. |
Bitte poste dann immer den Code und die Probleme, die damit aufgetreten sind.
Ich würde es so versuchen:
| Zitat: |
| Danach sollen dann die ersten 6 Spalten der zusammengeführten Matrix mit der ersten Spalte der abhängigen Variablen regressiert werden. |
Für lineare Regression würde ich
fitlm
empfehlen.
| Zitat: |
Diese werden immer über eine Matrix komprimiert der Funktion übergeben.
|
Das ist doch kein Problem, solange dann letztlich die Spalten der Matrix als unabhängige Variablen verwendet werden?
Grüße,
Harald
_________________
1.) Ask MATLAB Documentation
2.) Search gomatlab.de, google.de or MATLAB Answers
3.) Ask Technical Support of MathWorks
4.) Go mad, your problem is unsolvable ;)
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