Discussion :

[tonilamalice]

Bonjour à tous,

Je suis débutant dans l'univers Matlab. J'ai besoin de Matlab pour arriver à corréler ma table y avec une combinaison de certaines de mes tables x. Chaque table contient 1 colonne et 16000 lignes.

X = [x0 x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x11 x12 x13 x14]

y = Rating

J'ai donc 15 tables x. Je cherche à tester toutes les combinaisons possibles (ex: x0 et x1 ou x3, x9 et x11) et en retirer celles qui ont des R2 élevés et des p value proche de 0.

Je fais donc une régression:

[B,bint,r,rint,stats] =* regress(y,[ones(size(X,1),1) X]).

Seulement je n'ai aucune idée de la manière de procéder pour appliquer cette régression automatiquement à toutes les combinaisons possibles et mettre ensuite les r2, les beta et les p value dans un tableau. J'ai découvert Matlab il y a peu et même en passant une journée entière dessus je n'ai pas l'impression d'être proche de la solution. Est-ce que quelqu'un pourrait m'aider ?

[shaiHulud]

Bonjour,

Déja tu peux rassembler tes tables-colonnes dans une unique matrice pour faciliter les boucles

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

X= [];for k=1:14; X(:,end+1)= eval(['x' num2str(k)] ); end

Ensuite il te suffit de boucler sur les paires distinctes de colonnes de X, faire la regression sur ces colonnes, et stocker le résultat

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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N= size(X,2);
results= zeros(0,3);
for i=1:; for j= 1:i-1;
    [B,bint,r,rint,stats] = regress(y,[ones(size(X,1),1) X(:,[i j])]);
    results(end+1)= [i,j,1-var(r)/var(y)]; % chaque ligne contient [i,j,R2(i,j))
end;end
disp(results);

Tu peux jeter un coup d'oeuil à la fonction regstats qui offre plus de sorties pour le diagnostic de la régression.

Enfin, j'ai supposé que tu voulais tester tes variables 2 par 2, mais dans l'absolue, sélectionner un nombre quelconque de variables significatives serait plus compliqué.

[tonilamalice]

Merci beaucoup pour votre aide. J'y suis finalement arrivé à l'aide de la fonction combntns.

[tonilamalice]

Code :

Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part

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% Regression
%%%%%%%%%%%%%%%%
 
  X = [x0 x1 x3 x4 x5 x6 x8 x9 x10 x11 x12 x13 x14 x15 x16];
 
 [l,c]= size(X) ;
 
 
 y = Rating;
 
 
 % initialisation des matrices (je les crée très grandes pour être sure..et
 % parce que je n'ai pas envie de réfléchir à la taille qu'elles vont avoir
 % :p )
mat_beta=zeros(1000,1000);
% mat_r=zeros(lx,c);
mat_stats=zeros(10000,10000);
mat_comb=zeros(1000,1000);
% mat_bint=zeros(c,c*2) ;
% mat_rint=zeros(lx,(c*2));
% mat_pval=zeros(c,1);
%  
compteur=0;
 for i=14:c
 
     %  
%  on part de 2 --> le nombre qu'il y en a ( cad le nombre de colonne de X
%  (--> c)), on insère ce "i" dans la fonction combntns pour préciser combien de
%  chiffres on prend ensemble parmi la série de 1-->c  (1:c) ds la fct combntns
 
combos = combntns(1:c,i)  ; % compte les régressions)
     % voir help  :
% % % % combos = combntns(1:5,3)
% % % % combos =
% % % %      1     2     3
% % % %      1     2     4
% % % %      1     2     5
% % % %      1     3     4
% % % %      1     3     5
% % % %      1     4     5
% % % %      2     3     4
% % % %      2     3     5
% % % %      2     4     5
% % % %      3     4     5
 
 [ll,cc]= size(combos) ;
 
 % on passe en revue ligne par ligne de la combo
 
 
 for j=1:ll
 
     XX=[];
     %on regarde les éléments 
     for m=1:cc
         % on récupèré le chiffre qui est dans combo , qui est en fait un
         % indice qui permet de récupérer les mesures de perf qu'on veut
     ind=combos(j,m) ;
     xx=X(:,ind);
     XX=[XX xx] ; % on construit le XX au fur et a mesure
     end
 
     % on a maintenant une série de Mesure de perf --> on fait la régression 
     % et on stocke les résultats dans des autres matrices
 
    [B,bint,r,rint,stats] =  regress(y,[ones(size(XX,1),1) XX])  ;
    compteur=compteur+1 ; 
     mat_comb(compteur,1:i)= combos(j,:);
     mat_beta(1:i+1,compteur)=  B  ;
     mat_stats = stats ;

Voilà comment j'ai procédé, seulement j'aimerais obtenir les R2 ajustés et les stocké dans mat_stats. Je dois rajouter quelque chose après mat_stats(...) = stats mais je ne sais pas quoi. Je continue à chercher si quelqu'un à une idée ?

[tonilamalice]

Ok problème résolu avec regstats