matlab回歸分析regress,nlinfit,stepwise函數(shù)-wenkub
2023-07-10 07:10:33 本頁(yè)面
【正文】 x為n維列向量model是事先用 m文件定義的非線性函數(shù)，beta0是回歸系數(shù)的初值， beta是估計(jì)出的回歸系數(shù)，r是殘差，j是Jacobian矩陣，它們是估計(jì)預(yù)測(cè)誤差需要的數(shù)據(jù)。 [beta,r,j] = nlinfit(x，y，39。 = + + + 得結(jié)果： load data (取出數(shù)據(jù)) x4=[, , , , , , ] 畫出殘差及其置信區(qū)間，用命令rcoplot(r，rint) alpha為顯著性水平()，輸出向量b，bint為回歸系數(shù)估計(jì)值和它們的置信區(qū)間，r，rint為殘差及其置信區(qū)間，stats是用于檢驗(yàn)回歸模型的統(tǒng)計(jì)量，有三個(gè)數(shù)值，第一個(gè)是R2，其中R是相關(guān)系數(shù)，第二個(gè)是F統(tǒng)計(jì)量值，第三個(gè)是與統(tǒng)計(jì)量F對(duì)應(yīng)的概率P，當(dāng)Pα?xí)r拒絕H0，回歸模型成立。 或 回歸分析 b=regress(y，x) x2=[, , , , , , , ] x3=[ , , , , , , ] save data x1 x2 x3 x4 y [b，bint，r，rint，stats] = regress 即 非線性回歸可由命令nlinfit來(lái)實(shí)現(xiàn)，調(diào)用格式為 model’，beta0) 預(yù)測(cè)和預(yù)測(cè)誤差估
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