matlab預(yù)測1回歸分析-文庫吧
2025-04-20 18:43 本頁面
【正文】 吸煙習(xí)慣為 ，用 Matlab將 與 的數(shù)據(jù)做散點(diǎn)圖，看出大致也呈線性關(guān)系，建立模型： y 1x 2x 3xy 2x0 1 1 2 2 3 3y x x x? ? ? ?? ? ? ?由數(shù)據(jù)估計(jì)系數(shù) ，也可看做曲面擬合（其實(shí)為超平面） 0 2 3 4? ? ? ?， ， ，多元線性回歸 b=regress( Y, X ) ???????????????npnnppxxxxxxxxxX. . .1. . .. . .. . .. . .. . .. . .1. . .1212222111211?????????????nYYYY...21???????????????pb????...??10 確定回歸系數(shù)的點(diǎn)估計(jì)值： pp xxy ??? ???? . ..110對一元線性回歸，取 p = 1 即可 第三講 MATLAB預(yù)測方法（ 1）回歸分析 6 畫出殘差及其置信區(qū)間： rcoplot（ r， rint） 求回歸系數(shù)的點(diǎn)估計(jì)和區(qū)間估計(jì)、并檢驗(yàn)回歸模型： [b, bint,r,rint,stats]=regress(Y,X,alpha) 回歸系數(shù)的區(qū)間估計(jì) 殘差 用于檢驗(yàn)回歸模型的統(tǒng)計(jì)量， 有三個(gè)數(shù)值： R F值、與 F對應(yīng)的概率 p、以及殘差的方差的估計(jì)值 置信區(qū)間 顯著性水平 （缺省時(shí)5） R 2 越接近 1 ，說明回歸方程越顯著； )1,(1 ??? ? knkFF ?時(shí) ， F 越大，說明回歸方程越顯著； 與 F 對應(yīng)的概率 p ?? 時(shí)回歸模型成立 ，否則 ，則說明回歸方程中有多余的自變量，可以將這些多余的自變量從回歸方程中剔除 7 問題 1的求解： y=[?? ]。 %已知的因變量數(shù)組 x=[?? ]。 %已知的自變量數(shù)組 n=?? 。 %已知的數(shù)據(jù)容量 X=[ones(n,1),x’ ]。 %1與自變量組成的輸入矩陣 [b,bint,r,rint,s]=regress(y’ ,X)。 %回歸分析程序 (顯著性水平為 ) b, bint, s, %輸出回歸系數(shù)及其置信區(qū)間和統(tǒng)計(jì)量 rcoplot(r,rint) %殘差及其置信區(qū)間作
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