Robię porównanie niektórych alternatywnych technik regresji liniowej.

Oczywiście będą one oznaczone w odniesieniu do OLS (zwykłe najmniejsze kwadraty).

Ale chcę tylko czystej metody OLS, bez wstępnego przygotowania danych, aby odkryć złe warunki w danych, które można znaleźć podczas używaniaregress().

Miałem nadzieję po prostu użyć klasycznego wyrażenia (XX) ^ - 1XY? Wymagałoby to jednak użyciainv() funkcja, ale na stronie przewodnika MATLAB dlainv() zaleca używaniemldivide podczas wykonywania estymacji najmniejszych kwadratów, ponieważ jest lepsza pod względem czasu wykonania i dokładności numerycznej.

Jednak obawiam się, czy można z niego korzystaćmldivide znaleźć szacunki OLS? Jako operator wydaje się, że nie widzę, co robi ta funkcja poprzez „wejście” w debuggerze.

Czy mogę to założyćmldivide wytworzy te same odpowiedzi, co teoretyczny OLS we wszystkich warunkach (w tym w obecności) matryc warunkowanych pojedynczo / i-ll)?

Jeśli nie, jaki jest najlepszy sposób obliczenia czystych odpowiedzi OLS w MATLAB bez wstępnego przygotowania danych?