matlab預測1回歸分析-免費閱讀
【正文】 ( x2 . ^ 2) 39。 x=[x139。,T)。 但是由于 β1的置信區(qū)間過長， R2較小，說明模型的精度不高！ 9 殘差圖如圖所示： 圖中第二個點的殘差置信區(qū)間中不包含 0點，由于殘差服從均值為 0的正態(tài)分布，因此可以認為這個點為異常數(shù)據，偏離數(shù)據整體的變化范圍，應該剔除，重新進行回歸分析?。? 殘差與殘差區(qū)間杠桿圖，最好在 0點線附近比較均勻的分布，而不呈現(xiàn)一定的規(guī)律性，如果是這樣，就說明回歸分析做得比較理想。 表 1 序號 血壓 年齡 序號 血壓 年齡 序號 血壓 年齡 1 144 39 11 162 64 21 136 36 2 215 47 12 150 56 22 142 50 3 138 45 13 140 59 23 120 39 4 145 47 14 110 34 24 120 21 5 162 65 15 128 42 25 160 44 6 142 46 16 130 48 26 158 53 7 170 67 17 135 45 27 144 63 8 124 42 18 114 18 28 130 29 9 158 67 19 116 20 29 125 25 10 154 56 20 124 19 30 175 69 2 模型 ：記血壓為 y，年齡為 x，可以做出如上圖所示的散點圖，從圖形上直觀的可以看出， y與 x大致呈線性關系，即有： 01yx????需要由數(shù)據確定系數(shù) 的估計值 。 %已知的數(shù)據容量 X=[ones(n,1),x’ ]。 T=[ones(14,1) t‘ (t.^2)39。) 預測及作圖 （二）多元二項式回歸 命令： rstool（ x， y，’ model’, alpha） n?m矩陣 顯著性水平 （缺省時為 ） n維列向量 由下列 4 個模型中選擇 1 個（用字符串輸入，缺省時為線性模型）： lin e a r （線性）：mm xxy ??? ???? ?110 p u r e q u a dr a t i c （純二次）：???????njjjjmm xxxy12110 ???? ? in t e r a c t io n （交叉）：????????? mkjkjjkmm xxxxy1110 ???? ? q u a dr a t ic （ 完全二次 ）：???????? mkjkjjkmm xxxxy,1110 ???? ? 例 2 設某商品的需求量與消費者的平均收入、商品價格的統(tǒng)計數(shù) 據如下，建立回歸模型，預測平均收入為 1000、價格為 6時 的商品需求量 . 需求量 100 75 80 70 50 65 90 100 1
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