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文檔簡介
1、利用Matlab進(jìn)行線性回歸分析回歸分析是處理兩個及兩個以上變量間線性依存關(guān)系的統(tǒng)計方法??梢酝ㄟ^軟件Matlab實現(xiàn)。1.利用Matlab軟件實現(xiàn)在Matlab中,可以直接調(diào)用命令實現(xiàn)回歸分析,(1) b,bint,r,rint,stats=regress(y,x),其中b是回歸方程中的參數(shù)估計 值,bint是b的置信區(qū)間,r和rint分別表示殘差及殘差對應(yīng)的置信區(qū)間。stats 包含三個數(shù)字,分別是相關(guān)系數(shù),F(xiàn)統(tǒng)計量及對應(yīng)的概率p值。(2) recplot(r,rint)作殘差分析圖。(3) rstool(x,y) 一種交互式方式的句柄命令。以下通過具體的例子來說明。例 現(xiàn)有多個樣本的因變
2、量和自變量的數(shù)據(jù),下面我們利用Matlab,通過回歸分析建立兩者之間的回歸方程。% 一元回歸分析x=1097128415021394130315551917205121112286231120032435262529483, 553372;% 自變量序列數(shù)據(jù)1960y=69887298880773810251316153915611765176219022013244627362825;% 因變量序列數(shù)據(jù)X=on es(size(x'),x',pauseb,b in t,r,ri nt,stats=regress(y',X,0.05),pause%調(diào)用一元回歸分析函數(shù)r
3、coplot(r,ri nt)%畫出在置信度區(qū)間下誤差分布。%多元回歸分析%輸入各種自變量數(shù)據(jù)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'%輸入因變量數(shù)據(jù)y=79.
4、3 200.1 163.1 200.1 146.0 177.7 30.9 291.9 160 339.4 159.6 86.3 237.5 107.2155 201.4 100.2 135.8 223.3 195'X=o nes(size(x1),x1,x2,x3,x4;b,b in t,r,ri nt,stats=regress(y,X)%回歸分析Q=r'*rsigma=Q/18rcoplot(r,ri nt);%逐步回歸X1= x1,x2,x3,x4;stepwise(X1,y,1,2,3)%逐步回歸% X2=o nes(size(x1),x2,x3;% X3=o nes(size(x1),x1,x2,x3;% X4=o nes(size(x1),x2,x3,x4;% b1,b1i nt,r1,r1i nt,stats1=regress(y,X2)% b2,b2i nt,r2,r2i
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