# hougen
豪根-瓦特森模型
函数库: TyMachineLearning
# 语法
yhat = hougen(beta,x)
# 说明
yhat = hougen(beta, x)函数根据参数向量 beta 和数据矩阵 X 返回响应速率的预测值 yhat。beta 必须有 5 个元素，X 必须有 3 列。 模型形式为：
# 示例
豪根-瓦特森模型
加载数据。
using TyMachineLearning
x = [
1.0 2.0 3.0
2.0 3.0 4.0
3.0 4.0 5.0
4.0 5.0 6.0
]
beta1 = [0.5, 0.1, 0.2, 0.3, 0.4]
对输入数据 X 进行回归拟合。
yhat = hougen(beta1, x)
4-element Vector{Float64}:
-2.7083333333333335
-2.8333333333333335
-2.9166666666666665
-2.9761904761904767
# 输入参数
beta-参数向量
向量
数据类型: Vector
x - 数据矩阵
矩阵
数据类型: Matrix
# 输出参数
yhat- 预测值
向量
响应速率的预测值