用MATLAB做空间计量回归详细步骤(有截图)
matlab回归拟合
在MATLAB中进行回归拟合的方法有很多种，包括线性回归、多项式回归和非线性回归。
1. 线性回归拟合：使用“polyfit”函数进行线性回归拟合。
例如，如果你有一组x和y数据，可以使用以下代码进行线性回归拟合：```matlabx = [1, 2, 3, 4, 5];y = [2, 4, 5, 4, 5];p = polyfit(x, y, 1);```这将返回一个多项式系数数组p，其中p(1)是斜率，p(0)是截距。
2. 多项式回归拟合：使用“polyfit”函数进行多项式回归拟合。
你需要指定多项式的阶数。
例如，如果你想进行二次多项式回归，可以使用以下代码：```matlabx = [1, 2, 3, 4, 5];y = [2, 4, 5, 4, 5];p = polyfit(x, y, 2);```这将返回一个二次多项式系数数组p。
3. 非线性回归拟合：非线性回归可以通过非线性函数来拟合数据，可以更好地适应复杂的数据模式。
在MATLAB中，可以使用“lsqcurvefit”函数来进行非线性回归拟合，需要指定拟合函数和初始参数。
例如，如果你有一个非线性函数形式，可以定义一个函数句柄，然后使用“lsqcurvefit”进行拟合：```matlab定义非线性函数句柄f = @(b,x) b(1)*exp(b(2)*x(:,1)) + b(3)*sin(b(4)*x(:,2));定义初始参数b0 = [1,1,1,1];进行非线性回归拟合xdata = [1:10];ydata = [2*exp(1)+sin(1:10)]; 生成一些模拟数据b = lsqcurvefit(f, b0, xdata', ydata');```这将返回拟合参数b，你可以使用这些参数来预测新的数据点。
利用Matlab进行线性回归分析
利用Matlab进行线性回归分析回归分析是处理两个及两个以上变量间线性依存关系的统计方法。
可以通过软件Matlab实现。
1.利用Matlab软件实现在Matlab中，可以直接调用命令实现回归分析，（1）[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x)，其中b是回归方程中的参数估计值，bint 是b的置信区间，r和rint分别表示残差及残差对应的置信区间。
stats包含三个数字，分别是相关系数，F统计量及对应的概率p值。
（2）recplot(r,rint)作残差分析图。
（3）rstool(x,y)一种交互式方式的句柄命令。
以下通过具体的例子来说明。
例现有多个样本的因变量和自变量的数据，下面我们利用Matlab，通过回归分析建立两者之间的回归方程。
% 一元回归分析x=[1097 1284 1502 1394 1303 1555 1917 2051 2111 2286 2311 2003 2435 2625 2948 3, 55 3372];%自变量序列数据y=[698 872 988 807 738 1025 1316 1539 1561 1765 1762 1960 1902 2013 2446 2736 2825];%因变量序列数据X=[ones(size(x')),x'],pause[b,bint,r,rint,stats]=regress(y',X,0.05),pause%调用一元回归分析函数rcoplot(r,rint)%画出在置信度区间下误差分布。
% 多元回归分析% 输入各种自变量数据x1=[5.5 2.5 8 3 3 2.9 8 9 4 6.5 5.5 5 6 5 3.5 8 6 4 7.5 7]';x2=[31 55 67 50 38 71 30 56 42 73 60 44 50 39 55 7040 50 62 59]';x3=[10 8 12 7 8 12 12 5 8 5 11 12 6 10 10 6 11 11 9 9]';x4=[8 6 9 16 15 17 8 10 4 16 7 12 6 4 4 14 6 8 13 11]';%输入因变量数据y=[79.3 200.1 163.1 200.1 146.0 177.7 30.9 291.9 160 339.4 159.6 86.3 237.5 107.2 155 201.4 100.2 135.8 223.3 195]';X=[ones(size(x1)),x1,x2,x3,x4];[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,X)%回归分析Q=r'*rsigma=Q/18rcoplot(r,rint);%逐步回归X1=[x1,x2,x3,x4];stepwise(X1,y,[1,2,3])%逐步回归% X2=[ones(size(x1)),x2,x3];% X3=[ones(size(x1)),x1,x2,x3];% X4=[ones(size(x1)),x2,x3,x4];% [b1,b1int,r1,r1int,stats1]=regress(y,X2)% [b2,b2int,r2,r2int,stats2]=regress(y,X3);% [b3,b3int,r3,r3int,stats3]=regress(y,X4);。
在MATLAB中进行分类和回归分析
在MATLAB中进行分类和回归分析在科学和工程领域，分类和回归分析是常见的数据分析方法。
而MATLAB作为一种功能强大的数据分析软件，提供了丰富的工具和函数，使得分类和回归分析变得更加简单和高效。
本文将介绍在MATLAB中进行分类和回归分析的方法和技巧，帮助读者更好地理解和应用这些技术。
一、背景介绍分类和回归分析是基于已知数据的模式进行预测和分类的统计方法。
分类分析用于将数据分为不同的类别，而回归分析则试图通过已知数据的模式预测未知数据的数值。
这些方法在各个领域都有广泛的应用，如金融、医疗、市场营销等。
二、数据准备在进行分类和回归分析之前，需要准备好相应的数据。
一般来说，数据应当包含自变量（也称为特征或输入）和因变量（也称为标签或输出）。
自变量是用来作为预测或分类的输入变量，而因变量是要预测或分类的目标变量。
通常情况下，数据应当是数值型的，如果包含分类变量，需要进行相应的编码或处理。
三、分类分析在MATLAB中进行分类分析，有多种方法和技术可供选择。
其中最常见的方法包括K最近邻算法（K-nearest neighbors）和支持向量机（Support Vector Machines）等。
这些方法都有相应的函数，可以用于在MATLAB中实现分类分析。
K最近邻算法基于训练样本和测试样本之间的距离，将测试样本分类为与其最近的K个训练样本所属的类别。
而支持向量机则试图找到一个超平面，将不同类别的样本分开，并使得分类误差最小化。
在MATLAB中，我们可以使用fitcknn和fitcsvm函数来实现K最近邻算法和支持向量机。
除了上述方法，还有其他的分类算法可以在MATLAB中使用，如决策树、随机森林等。
根据数据的具体情况和需求，选择适合的分类算法非常重要。
四、回归分析在进行回归分析时，我们需要首先选择适当的回归模型。
常用的回归模型包括线性回归、多项式回归、岭回归等。
根据数据的分布和特点，选择合适的回归模型能够提高分析的准确性。
用MATLAB求解回归分析讲解共28页文档
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❖ 知识就是财富 ❖ 丰富你的人生
71、既然我已经踏上这条道路，那么，任何东西都不应妨碍我沿着这条路走下去。——康德 72、家庭ห้องสมุดไป่ตู้为快乐的种子在外也不致成为障碍物但在旅行之际却是夜间的伴侣。——西塞罗 73、坚持意志伟大的事业需要始终不渝的精神。——伏尔泰 74、路漫漫其修道远，吾将上下而求索。——屈原 75、内外相应，言行相称。——韩非
用MATLAB求解回归分析讲 解
31、别人笑我太疯癫，我笑他人看不 穿。(名 言网) 32、我不想听失意者的哭泣，抱怨者 的牢骚 ，这是 羊群中 的瘟疫 ，我不 能被它 传染。 我要尽 量避免 绝望， 辛勤耕 耘，忍 受苦楚 。我一 试再试 ，争取 每天的 成功， 避免以 失败收 常在别 人停滞 不前时 ，我继 续拼搏 。
33、如果惧怕前面跌宕的山岩，生命 就永远 只能是 死水一 潭。 34、当你眼泪忍不住要流出来的时候 ，睁大 眼睛， 千万别 眨眼!你会看到 世界由 清晰变 模糊的 全过程 ，心会 在你泪 水落下 的那一 刻变得 清澈明 晰。盐 。注定 要融化 的，也 许是用 眼泪的 方式。
35、不要以为自己成功一次就可以了 ，也不 要以为 过去的 光荣可 以被永 远肯定 。
利用MATLAB进行多元线性回归 ppt课件
利用MATLAB进行多元线性回归
利用MATLAB进行多元线性回归
利用MATLAB进行多元线性回归
n
n
DW (et et1)2/ et2
t2
t1
其中 e t 为残差序列，对于计算出的结果通过查
表决定是否存在自相关性。
若 du<DW<4-du,则不存在自相关性； 若 DW<dl，则存在一阶正相关；
DW>4-dl，则存在一阶负相关； 若 dl<DW<du 或4-du<DW<4-dl ，则无法判断
（2）输入自变量与因变量；
（3）利用命令： [b,bint,r,rint,s]=regress(y,X,alpha)，rcoplot(r,rint) 得到回归模型的系数以及异常点的情况；
（4）对回归模型进行检验 首先进行残差的正态性检验：jbtest，ttest
利用MATLAB进行多元线性回归
其次进行残差的异方差检验: 戈德菲尔德一匡特 (Goldfeld—Quandt)检验 戈德菲尔德检验，简称为G—Q检验.为了检验异方差 性，将样本按解释变量排序后分成两部分，再利用样 本1和样本2分别建立回归模型，并求出各自的残差平 方和RSSl和RSS2。如果误差项的离散程度相同(即为 同方差的)，则RSSl和RSS2的值应该大致相同；若两 者之间存在显著差异，则表明存在异方差. 检验过程中 为了“夸大”残差的差异性，一般先在样本中部去掉 C个数据(通常取c＝n／4)，再利用F统计量判断差异的 显著性：
bbintss2rcoplotrrint回归系数回归系数估计值回归系数置信区间4536363553787173603604007580796530906105305128111824601482237973188906p000011697917模型求解回归系数回归系数估计值回归系数置信区间58510129906487113804303012730733223449085093838910306533878172253440087p00001536604剔除异常点10点后xueya01m103449此时可见第二与第十二个点是异常点于是删除上述两点再次进行回归得到改进后的回归模型的系数系数置信区间与统计量回归系数回归系数估计值回归系数置信区间58510129906487113804303012730733223449085093838910306533878172253r208462440087p00001s2536604这时置信区间不包含零点f统计量增大可决系数从06855增大到08462我们得到回归模型为
Matlab中的回归分析与时间序列预测
Matlab中的回归分析与时间序列预测引言：在现代数据分析中，回归分析和时间序列预测是两个重要且广泛应用的领域。
Matlab作为一款功能强大的数学软件，在回归分析和时间序列预测方面提供了丰富的工具和函数，使得实现这些分析变得更加简单和高效。
本文将介绍Matlab中回归分析和时间序列预测的相关知识和方法，并结合实例进行说明。
一、回归分析回归分析是通过寻找自变量与因变量之间的关系，来推测未来观测值的一种分析方法。
在Matlab中，可以通过使用regress函数进行回归分析。
该函数可以拟合线性回归模型，并返回各个回归系数的估计值以及回归模型的统计信息。
下面我们以一个简单的例子来说明如何使用Matlab进行回归分析。
实例1：房价预测假设我们有一组数据，其中包含了房屋的面积和对应的售价。
我们希望通过房屋的面积来预测未来房价。
首先，我们需要导入数据并进行预处理。
```matlabdata = load('house_data.csv'); % 导入数据X = data(:, 1); % 提取面积作为自变量y = data(:, 2); % 提取房价作为因变量```接下来，我们可以使用regress函数进行回归分析，并得到回归系数的估计值。
```matlab[B, BINT, R, RINT, STATS] = regress(y, [ones(size(X)) X]); % 回归分析```其中，B为回归系数的估计值，BINT为回归系数的置信区间，R为残差，RINT为残差的置信区间，STATS为回归模型的统计信息。
我们可以打印出回归系数的估计值，以及回归模型的统计信息。
```matlabdisp('回归系数的估计值：');disp(B);disp('回归模型的统计信息：');disp(STATS);```运行以上代码，我们可以得到回归模型的结果。
通过回归系数的估计值，我们可以得到回归方程为y = B(1) + B(2) * X，其中B(1)为截距，B(2)为斜率。
Matlab回归分析：详解+实例
姚明女儿的身高
问 建立父母身高和女儿身高的模型 题 姚明2.26米，叶莉1.90米，预测姚明女儿身高
女孩身高y(cm) 156 172 162 158 164 166 160 155 174 165
父母平均身高 x(cm)
158.5
170.5
166
163.5
166
168.5 165.5
自变量X：用来解释Y的变量，通常有多个。
Y：薪资收入 X:学历、年龄、性别...
注意：（1）自变量可以是定量数据，也可以是定
性数据，它不决定回归模型的类型，决定回归模型 类型的是因变量；
（2）确定自变量的方法可以头脑风暴，但同时也 要看数据的可获得性，有时候可能头脑风暴想的很 好，但是没办法获取这个指标的数据也是不行的， 所以自变量的选取往往看一个数据的可获取性。
1 n
(x0 x)2 Lxx
小结
1.回归分析的任务 研究变量之间的相关关系
2.线性回归的步骤
(1) 推测回归函数; (3) 估计未知参数; (5) 预测.
(2) 建立回归模型; (4) 进行假设检验;
MATLAB中回归分析的实现
多元线性回归
1.确定回归系数的点估计值,用命令:
b=regress(Y,X)
女孩身高y(cm) 156 172 162 158 164 166 160 155 174 165
父母平均身高 x(cm)
158.5
170.5
166
163.5
166
168.5 165.5
159
180.5
169
基本模型
y 0 1x
y ~女孩身高
0, 1 ~回归系数
如何在MATLAB中进行统计回归分析
如何在MATLAB中进行统计回归分析统计回归分析是一种被广泛应用于数据科学和统计学领域的技术。
它被用来分析变量之间的关系，并预测一个或多个自变量对因变量的影响。
在MATLAB中，有许多强大的工具和函数可以帮助我们进行统计回归分析。
本文将讨论如何在MATLAB中使用这些功能进行统计回归分析。
1. 数据导入与预处理在进行回归分析之前，首先需要将数据导入到MATLAB中。
MATLAB支持多种数据格式，如CSV、Excel、文本文件等。
可以使用readmatrix或readtable等函数读取数据，根据数据的特点选择合适的函数。
在导入数据之后，通常需要对数据进行预处理。
这包括处理缺失值、异常值以及数据的标准化。
MATLAB提供了一系列函数来处理这些问题，如isnan、isoutlier和zscore等。
2. 单变量回归分析单变量回归分析是最基本的回归分析方法。
它用于分析一个自变量对一个因变量的影响。
在MATLAB中，可以使用fitlm函数进行单变量回归分析。
fitlm函数需要输入自变量和因变量的数据，然后可以对回归模型进行拟合，并得到回归系数、残差等统计信息。
使用plot函数可以绘制回归模型的拟合曲线，以及残差的散点图。
通过观察残差的分布，可以评估拟合模型的合理性。
3. 多变量回归分析多变量回归分析是在一个或多个自变量对一个因变量的影响进行分析。
在MATLAB中，可以使用fitlm函数或者fitlmulti函数实现多变量回归分析。
fitlm函数可以处理多个自变量，但是需要手动选择自变量，并提供自变量和因变量的数据。
fitlmulti函数则可以自动选择最佳的自变量组合，并进行回归拟合。
它需要提供自变量和因变量的数据矩阵。
多变量回归分析的结果可以通过查看回归系数和残差来解释。
还可以使用plot函数绘制回归模型的拟合曲面或曲线，以便更好地理解自变量对因变量的影响。
4. 方差分析方差分析是一种常用的统计方法，用于比较两个或多个因素对因变量的影响。
如何使用Matlab进行线性回归与非线性回归
如何使用Matlab进行线性回归与非线性回归使用Matlab进行线性回归与非线性回归简介：线性回归和非线性回归是统计分析中常用的两种回归模型。
线性回归假设自变量与因变量之间存在线性关系，而非线性回归则假设二者之间存在非线性关系。
本文将介绍如何使用Matlab进行线性回归和非线性回归分析，并分析其应用领域和优缺点。
一、线性回归分析线性回归是一种最基本的回归分析方法，广泛应用于统计学、经济学、金融学等领域。
在Matlab中，可以使用fitlm函数进行线性回归分析。
回归模型的基本形式如下所示：Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + ε其中Y是因变量，X1，X2等是自变量，β0，β1，β2等是回归系数，ε是误差项。
线性回归模型的参数估计可以采用最小二乘法。
在Matlab中，可以使用fitlm 函数进行参数估计和显著性检验。
显著性检验可以帮助我们确定回归系数的是否显著不等于零，从而判断自变量对因变量的影响是否显著。
二、非线性回归分析在某些情况下，变量之间的关系不是线性的，而是呈现出曲线的形式。
这时，我们需要使用非线性回归模型进行分析。
在Matlab中，可以使用cftool函数进行非线性回归分析。
cftool是一个交互式的拟合工具箱，通过界面操作可以方便地进行曲线拟合。
用户可以选择不同的拟合模型，并根据数据点进行拟合。
cftool提供了各种常见的非线性回归模型，如指数模型、幂函数模型、对数模型等。
用户可以根据实际需求选择合适的模型进行分析。
非线性回归模型的参数估计可以使用最小二乘法、最大似然估计等方法。
在Matlab的cftool中，可以直接进行参数估计，并生成相应的拟合曲线。
三、线性回归与非线性回归的应用领域线性回归和非线性回归分析在各个领域都有广泛的应用。
线性回归常用于预测、趋势分析、经济建模等方面。
非线性回归则更适用于描述非线性关系的数据，常用于生物医学、环境科学、物理学等领域。
以医学领域为例，线性回归可以用于预测患者的生存时间、评估药物的剂量-效应关系等。
MATLAB统计工具箱中的回归分析命令幻灯片PPT
数模
第一节 变量间的相关关系
一. 变量相关的概念 二. 相关系数及其计算
数模
变量相关的概念
数模
变量间的关系 〔函数关系〕
1. 是一一对应确实定关系
变量间的关系 〔相关关系〕
1. 变量间关系不能用函数关
系准确表达
y
2. 一个变量的取值不能由另 一个变量唯一确定
3. 当变量 x 取某个值时，变 量 y 的取值可能有几个
4. 各观测点分布在直线周围
x
数模
变量间的关系 〔相关关系〕
相关关系的例子
▪ 商品的消费量(y)与居民收入(x)之间的关系 ▪ 商品销售额(y)与广告费支出(x)之间的关系 ▪ 粮食亩产量(y)与施肥量(x1) 、降雨量(x2) 、
r =1，为完全正相关 r =-1，为完全负正相关
3. r = 0，不存在线性相关关系相关 4. -1r<0，为负相关 5. 0<r1，为正相关 6. |r|越趋于1表示关系越密切；|r|越趋于0表示关
系越不密切
数模
相关关系的测度 〔相关系数取值及其意义〕
完全负相关
无线性相关
完全正相关
-1.0 -0.5 0 +0.5 +1.0
2. 设有两个变量 x 和 y ，变量 y 随变量 x 一起变化，并完 y
全依赖于 x ，当变量 x 取某 个数值时， y 依确定的关系 取相应的值，那么称 y 是 x 的函数，记为 y = f (x)，其 中 x 称为自变量，y 称为因
变量
x
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文档来源为:从网络收集整理.word版本可编辑.欢迎下载支持. 1 用MATLAB做空间计量回归详细步骤（有截图）
1.将elhorst和jplv7两个程序文件夹复制到MATLAB安装目录的toolbox文件夹
2.设置路径： 3.读入变量和权重数据 A=xlsread('D:\desktop\elhorst_model\\cigarette.xls');%读入数据，你自己的数据，数据格式自己定义。 W1=xlsread('D:\desktop\elhorst_model\ Spat-Sym-US.xls'); %读入你的权重文件。
4.根据所用模型，选择附录中的对应的运行程序，得出结果 %例如，以下是普通面板编程 T=30; %该面板数据的时期数为30（T=30）， N=46; %该面板数据有30个地区（N=30）， W=normw(W1); %将空间权重矩阵标准化（W=normw(w1)）， y=A(:,3); %将名为A（以矩阵形式出现在MATLABA中）的变量的第3列数据定义为被解释变量y, x=A(:,[4,6]); %将名为A的变量的第4、5、6列数据定义为解释变量矩阵x， xconstant=ones(N*T,1); %定义一个有N*T行，1列的全1矩阵，该矩阵名为：xconstant，（ones即为全1矩阵） [nobs K]=size(x); %说明解释变量矩阵x的大小：有nobs行，K列。（size为描述矩阵的大小）。 results=ols(y,[xconstant x]); vnames=strvcat('logcit','intercept','logp','logy'); prt_reg(results,vnames,1); sige=results.sige*((nobs-K)/nobs); loglikols=-nobs/2*log(2*pi*sige)-1/(2*sige)*results.resid'*results.resid % The (robust)LM tests developed by Elhorst LMsarsem_panel(results,W,y,[xconstant x]); % (Robust) LM tests
附录：静态面板空间计量经济学
一、OLS静态面板编程 1、普通面板编程 T=30; N=46; W=normw(W1); y=A(:,3); x=A(:,[4,6]); xconstant=ones(N*T,1); [nobs K]=size(x); results=ols(y,[xconstant x]); vnames=strvcat('logcit','intercept','logp','logy'); prt_reg(results,vnames,1); sige=results.sige*((nobs-K)/nobs); loglikols=-nobs/2*log(2*pi*sige)-1/(2*sige)*results.resid'*results.resid % The (robust)LM tests developed by Elhorst 文档来源为:从网络收集整理.word版本可编辑.欢迎下载支持. 2 LMsarsem_panel(results,W,y,[xconstant x]); % (Robust) LM tests
2、空间固定OLS （spatial-fixed effects） T=30; N=46; W=normw(W1); y=A(:,3); x=A(:,[4,6]); xconstant=ones(N*T,1); [nobs K]=size(x); model=1; [ywith,xwith,meanny,meannx,meanty,meantx]=demean(y,x,N,T,model); results=ols(ywith,xwith); vnames=strvcat('logcit','logp','logy'); % should be changed if x is changed prt_reg(results,vnames); sfe=meanny-meannx*results.beta; % including the constant term yme = y - mean(y); et=ones(T,1); error=y-kron(et,sfe)-x*results.beta; rsqr1 = error'*error; rsqr2 = yme'*yme; FE_rsqr2 = 1.0 - rsqr1/rsqr2 % r-squared including fixed effects sige=results.sige*((nobs-K)/nobs); logliksfe=-nobs/2*log(2*pi*sige)-1/(2*sige)*results.resid'*results.resid LMsarsem_panel(results,W,ywith,xwith); % (Robust) LM tests
3、时期固定OLS（time-period fixed effects） T=30; N=46; W=normw(W1); y=A(:,3); x=A(:,[4,6]); xconstant=ones(N*T,1); [nobs K]=size(x); model=2; [ywith,xwith,meanny,meannx,meanty,meantx]=demean(y,x,N,T,model); results=ols(ywith,xwith); vnames=strvcat('logcit','logp','logy'); % should be changed if x is changed prt_reg(results,vnames); tfe=meanty-meantx*results.beta; % including the constant term yme = y - mean(y); en=ones(N,1); error=y-kron(tfe,en)-x*results.beta; rsqr1 = error'*error; rsqr2 = yme'*yme; FE_rsqr2 = 1.0 - rsqr1/rsqr2 % r-squared including fixed effects sige=results.sige*((nobs-K)/nobs); 文档来源为:从网络收集整理.word版本可编辑.欢迎下载支持. 3 logliktfe=-nobs/2*log(2*pi*sige)-1/(2*sige)*results.resid'*results.resid LMsarsem_panel(results,W,ywith,xwith); % (Robust) LM tests
4、空间与时间双固定模型 T=30; N=46; W=normw(W1); y=A(:,3); x=A(:,[4,6]); xconstant=ones(N*T,1); [nobs K]=size(x); model=3; [ywith,xwith,meanny,meannx,meanty,meantx]=demean(y,x,N,T,model); results=ols(ywith,xwith); vnames=strvcat('logcit','logp','logy'); % should be changed if x is changed prt_reg(results,vnames) intercept=mean(y)-mean(x)*results.beta; sfe=meanny-meannx*results.beta-kron(en,intercept); tfe=meanty-meantx*results.beta-kron(et,intercept); yme = y - mean(y); ent=ones(N*T,1); error=y-kron(tfe,en)-kron(et,sfe)-x*results.beta-kron(ent,intercept); rsqr1 = error'*error; rsqr2 = yme'*yme; FE_rsqr2 = 1.0 - rsqr1/rsqr2 % r-squared including fixed effects sige=results.sige*((nobs-K)/nobs); loglikstfe=-nobs/2*log(2*pi*sige)-1/(2*sige)*results.resid'*results.resid LMsarsem_panel(results,W,ywith,xwith); % (Robust) LM tests
二、静态面板SAR模型
1、无固定效应（No fixed effects） T=30; N=46; W=normw(W1); y=A(:,[3]); x=A(:,[4,6]); for t=1:T t1=(t-1)*N+1;t2=t*N; wx(t1:t2,:)=W*x(t1:t2,:); end xconstant=ones(N*T,1); [nobs K]=size(x); info.lflag=0; info.model=0; info.fe=0; results=sar_panel_FE(y,[xconstant x],W,T,info);