来源：金融民工新语
作者：刘新宇
NO.1 |问题描述：
(1)简单的描述性统计：均值、中位数等
(2)求出多个变量的相关系数矩阵
(3)求出简单多元线性回归的系数
(4)求出常见的回归描述量：例如中心化R方、调整后R方
NO.2 |数据来源：
数据采用的是Pieters & Bijmolt(1997)的关于Consumer Memory for Television Advertising调查结果。这并不是重点，其实就可以简单理解为现在有一个横截面数据：y是unaid，x包括dur、ncb、rank、year这四个变量，我们现在关心的就是y跑在四个解释变量的多元回归模型。
NO.3 |Matlab的实现过程
源代码：
load(‘recall.mat’)
mean(Y)
median(Y)
corrcoef([unaid,dur,ncb,rank,year])
%Calcalate the coefficients of regression
N=2677;
X=[dur,ncb,rank,year,ones(N,1)];
Y=unaid;
beta=inv(X’X)X’*Y;
%Calculate the R-squared
%Uncentered R-squared:
Ru=(Yhat’Yhat)/(Y’Y)
%Centered R-squared:
Rc=1-(e’*e)/((Y-mean(Y))
Original: https://blog.csdn.net/weixin_36389468/article/details/113509675
Author: 普罗马克
Title: python和stata回归的区别_如何用Matlab/Python/Stata做简单回归分析
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