我在Matlab中使用函數fitlm在響應變量y和預測變量x之間執行線性迴歸。在我的分析中，我還包括一個權重變量，w。但是，權重變量只能是一個列向量，我想同時控制多個因素。我也嘗試了函數robustfit,LinearModel.fit和lscov，但所有這些函數只能使用單個列向量作爲權重。具有多個權重的Matlab迴歸
讓我舉個例子：y是按下按鈕的響應時間，x是響應的準確度，而weights = [gender age weight height]。我希望能夠同時控制所有這些變量。有沒有辦法在Matlab中進行這種多重權重回歸？
加權迴歸意味着一些數據點或多或少重要，即如果一個點具有非常高的權重，它不應該遠離模型。你所描述的不是一個加權迴歸。
在你的情況下，你想控制額外的變量，這意味着你適合形式爲y = ax + b [gender] + c [age] + ...的模型，即你正在檢查其他變量具有強或弱的解釋效果。
對於linearModel.fit，你會因此使用
model = LinearModel.fit([x,gender,age,weight,height],y)
感謝您的評論！我進行了你建議的分析。然而，因爲我已經發現這些變量，比如[性別年齡高度]也與響應變量y相關，我希望能夠從x和y之間的相關性中部分地排除它們的可能影響，以便最終我即使控制這些因素，x和y之間的關係仍然很重要。我是這種加權迴歸的新手，所以如果我的評論不明確，我真的很抱歉。 –
嗨， 我覺得這個Matlab函數可以做到我想要的： [rho，pval] = partialcorr（x，y，z） 這是測試x和y之間的部分線性相關性，同時控制變量ž。缺點是id沒有描述x和y之間線性相關性的子函數。 –
歡迎SO。這些似乎是創建[mcve]（http://stackoverflow.com/help/mcve）的一個簡單問題。如果人們可以運行你的代碼，那麼理解你的問題就容易多了，你會更容易得到一些幫助... – lhcgeneva
@lhcgeneva你可以用'[mcve]'代替，它會直接打印link +寫出的首字母縮寫詞 – Adriaan
謝謝！ – lhcgeneva