matlab回归分析中初值的取法？
1. 初值的取法是根据具体情况而定的。
2. 在进行matlab回归分析时，初值的选择对结果的准确性和收敛速度都有影响。
通常可以根据已有数据的特点和经验来选择初值，使得回归模型能够更好地拟合数据。
3. 初值的选择可以采用多种方法，如根据历史数据的平均值、最大值或最小值来确定初值，或者根据相关变量之间的关系来选择初值。
此外，还可以使用优化算法来自动选择初值，如遗传算法、粒子群算法等。
不同的初值选择方法可能会对回归分析的结果产生不同的影响，因此在实际应用中需要根据具体情况进行选择。
在进行回归分析时，初值的取法通常有两种常见的方法：
1. 零初值方法：一种常见的方法是将所有回归系数的初值设置为零。这种方法适用于数据集较小的情况，可以作为一种快速的初步分析方法。
2. 先验知识方法：另一种常见的方法是根据对回归参数的先验知识或经验估计来设定初值。这种方法适用于对模型结构和参数有一定了解，并且可以通过实验或领域知识得到一些关于参数的先验信息的情况。
无论使用哪种方法，都可以根据实际情况进行调整和优化。
1、在回归分析中，初值的取法通常有以下几种方式：根据经验或领域知识给定初值：根据对问题的了解和过往经验，给定合理的初值，以加快回归分析的收敛速度和准确性。
2、使用默认初值：许多统计软件包在进行回归分析时都会默认给定一些初值，这些初值通常是根据统计学原理或常见假设而确定的。
3、随机选择初值：可以通过随机选择一些初值，并观察回归分析的结果，以评估不同初值对结果的影响，然后选择最佳的初值进行进一步分析。
T=[363 373 383 393 403] k=[0.668 1.376 2.717 5.221 9.668]*100 R=287.15 x=[ones(5,1) -1/R./T'] y=log(k') p=x\y A=exp(p(1)) E=p(2) 这里将该公式通过两边求对数，转化为线性方程，然后求解，不必采用赋初值的方法
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