分享回歸這一份作業
其中
#define N_OBSERVATIONS 9 (樣本數)
int n_class = 指的是X Matrix 有幾個column是分類變數
int n_cont = 指的是X Matrix 有幾個column是連續變數
重點是這X Matrix
double x[18] = 這個X Matrix 不是老師講義裡的那個X矩陣
這個矩陣主要是顯示資料中有無分類 有幾項連續變數(內建的叫法)
所以 比如regression model 的X Matrix只需輸入one column的連續變數X_ij
因為他不必分組(故沒有分類變數)
1.Y_i = u + bX_i + error (無分類變數,有一個連續變數X_i)
*變數:一個連續變數 注意b為參數不為變數*
比如 one way anova model 的X Matrix 則只需輸入分類變數 他的model和X_ij無關
所以他沒有連續變數 因為題目是分"一"類"三"組 所以這裡的X Matrix為一個column
你可以是-1,-1,-1,0,0,0,1,1,1 or 1,1,1,2,2,2,3,3,3 都隨意 or
100,100,100,200,200,200,0,0,0
只要表達出有三組且每組三個即可
2.Y_ik = u + a_i +error (有分類變數a_i,無連續變數)
*變數:一個分類變數*
3.Y_ik = u + a_i +bX_ik + error
*變數:一個分類變數,一個連續變數*
int n_effects = 有幾個加號 (最後"+"error 這一個不算)
int n_var_effects[1] = "+"到"+"間有幾個變數
ex.最後anocova model為{1,1}
int indices_effects[1] = 各變數在 X Matrix 所佔的第幾column
最後別忘了 在程式最後一行加上
for(i=0;i<3;i++) printf("coef_%d=%5f\n",i,coef[i]); 算參數估計
^看參數有幾個
(PS 這估出來的數會和原始資料估出來的數有點差異 (就是你用老師個矩陣公式去算)
所以我今天有問一下老師 學長告訴我...
是因為這個程式自動會刪去某一組資料,因為醬可以避免一些計算錯誤產生
又因老師給的資料太少,使得參數估的會有不少差異)
哈 我大概分享到這 ^_^ 也差不多要睡了 今天很高興認識大家摟~ 晚安~
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