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《matlab多元線性回歸》由會(huì)員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在工程資料-天天文庫(kù)。
1、實(shí)用標(biāo)準(zhǔn)文案Matlab多元線性回歸[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x)，其中b是回歸方程中的參數(shù)估計(jì)值，bint是b的置信區(qū)間，r和rint分別表示殘差及殘差對(duì)應(yīng)的置信區(qū)間。StatS數(shù)組包含三個(gè)數(shù)字，分別是相關(guān)系數(shù)，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量及對(duì)應(yīng)的概率p值。擬合結(jié)果：Y=b(1)x(1)+b(2)x(2)+b(3)x(3)+…+b(n)x(n)b(1)是系數(shù),x(1)為全1的一個(gè)列向量。注意：不是插值。x=[10971284150213941303155519172051211122862311200324352625294831553372];%因變量時(shí)
2、間序列數(shù)據(jù)y=[698872988807738102513161539156117651762196019022013244627362825];%自變量時(shí)間序列數(shù)據(jù)X=[ones(size(x')),x'];[b,bint,r,rint,stats]=regress(y',X,0.05);%調(diào)用一元回歸分析函數(shù)rcoplot(r,rint)%畫(huà)出在置信度區(qū)間下誤差分布.舉例：x=1249143715901918>>y=[1039048]';>>[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x)得到的結(jié)果b=-186.833316.023821.85718.
3、5952bint=NaNNaNNaNNaNNaNNaN精彩文檔實(shí)用標(biāo)準(zhǔn)文案NaNNaNr=1.0e-013*-0.5684-0.9948-0.14210.1421rint=NaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNNaNstats=1NaNNaNNaN另外，用b=inv(x)*y得到的結(jié)果和上面用regression得到的一樣?？梢?jiàn)，求逆的問(wèn)題也是用了最小二乘的原理。但是，regress更優(yōu)于inv，體現(xiàn)在當(dāng)x的元素存在缺陷時(shí)。舉例：x=1004100310051008y=3439[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x)Warning:Xisran
4、kdeficienttowithinmachineprecision.b=精彩文檔實(shí)用標(biāo)準(zhǔn)文案-0.9643001.1429bint=-12.001010.07240000-0.92453.2102r=-0.60711.5357-1.75000.8214rint=-9.23168.0173-1.91414.9855-7.49973.99970.24651.3964stats=0.73885.65750.14053.2321精彩文檔
