用matlab写一段probit定序回归的代码，用于评定贫困生等级，已知等级分为0，1，2。数字越大代表贫困程度越高

下面是一个使用MATLAB进行Probit定序回归的示例代码，用于评定贫困生等级： ```matlab % 准备数据 load student_data; X = [income, education, welfare]; Y = ordinal(poverty_level, {'0', '1', '2'}); % 划分训练集和测试集 cvp = cvpartition(Y, 'HoldOut', 0.3); X_train = X(cvp.training,:); Y_train = Y(cvp.training); X_test = X(cvp.test,:); Y_test = Y(cvp.test); % 训练Probit定序回归模型 mdl = fitordinal(X_train, Y_train, 'link', 'probit'); % 对测试集进行预测 Y_pred = predict(mdl, X_test); % 计算准确率 accuracy = sum(Y_pred == Y_test) / numel(Y_test); fprintf('Accuracy: %.2f%%\n', accuracy * 100); ``` 上述代码中，`student_data`是一个包含了学生数据的MATLAB数据文件。首先将学生数据转换为特征矩阵`X`和有序分类标签向量`Y`，然后使用`cvpartition`函数将数据集划分为训练集和测试集。接着使用`fitordinal`函数训练Probit定序回归模型，并使用`predict`函数对测试集进行预测。最后计算准确率并输出结果。 需要注意的是，Probit定序回归模型的参数估计通常使用最大似然估计方法，因此需要保证数据集足够大以避免过拟合。此外，在数据预处理阶段也需要注意去除缺失值、异常值等操作，以提高模型的准确率。