Régression avec plusieurs combinaisons

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 ?

Bonjour,

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

Code:

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

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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:

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1 2 3 4 5 6 7 8

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);

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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.

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

Code:

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70

% 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 ;

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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 ?

Ok problème résolu avec regstats