时序预测 | MATLAB实现时间序列回归之交叉验证及损失函数

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分类专栏： 时序预测 数据处理 文章标签： matlab 时间序列 损失函数
于 2021-10-14 12:12:19 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/kjm13182345320/article/details/120761400
版权
本文介绍了如何使用MATLAB进行时间序列回归，重点关注交叉验证技术和损失函数的应用。通过实例展示了交叉验证如何评估模型的预测性能，并讨论了Lasso回归在模型选择中的作用。文章探讨了不同模型的RMSE、AIC和BIC，强调在统计与理论之间寻找平衡的重要性。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

时序预测 | MATLAB实现时间序列回归之交叉验证及损失函数

目录

基本介绍

本文介绍MATLAB实现时间序列回归之交叉验证及损失函数。

程序设计

环境准备
load Data_TSReg4
  • 展示了具有水平和差异的全套预测变量的模型：
M0
M0 = 
Linear regression model:
    IGD ~ 1 + AGE + BBB + CPF + SPR

Estimated Coeffic
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