matlab中用regress做多元线性回归，但数据中有一些NAN，请问matlab会自动剔除那些有NAN的数据做回归吗？

Question

如题所述

Answer 1

在MATLAB中使用regress函数进行多元线性回归时，如果数据中包含NAN值，MATLAB会自动忽略含有NAN值的观测数据，仅对无NAN值的数据进行回归分析。例如，考虑以下示例：

>> x=[1 2 5 NaN 5 7 8];

>> y=28*x-3;

>> regress(y',[ones(7,1) x'])

ans = -3.0000 28.0000

在这个例子中，x向量中有NAN值，当使用regress函数进行回归分析时，MATLAB将忽略含有NAN值的第三个数据点，仅使用前两个、第四、第五、第六和第七个数据点进行回归分析。回归结果表明，截距为-3，斜率为28，这与输入数据的线性关系一致。

因此，在进行回归分析之前，确保数据中没有NAN值是非常重要的。如果数据中确实存在NAN值，MATLAB会自动处理这些数据，可能会导致回归分析的结果不完整。如果需要手动处理NAN值，可以使用rmmissing函数来删除含有NAN值的数据点，或者使用fillmissing函数来填充缺失值。

需要注意的是，删除含有NAN值的数据点可能会导致样本量减少，从而影响回归分析的结果。因此，在处理NAN值时，需要根据具体情况选择合适的方法。如果数据中NAN值的数量较少，通常可以考虑删除含有NAN值的数据点；如果NAN值的数量较多，可以考虑使用插值或其他方法填充缺失值。

此外，还可以使用ismissing函数来检测数据中的NAN值，然后根据需要对其进行处理。例如，可以使用ismissing函数生成一个逻辑数组，该数组的值为1表示对应位置的数据为NAN，值为0表示对应位置的数据不是NAN。然后可以根据这个逻辑数组来删除含有NAN值的数据点或填充缺失值。

总之，在使用MATLAB进行回归分析时，处理NAN值是一个重要的步骤。正确处理NAN值可以确保回归分析的结果更加准确可靠。