matlab統(tǒng)計工具箱中的回歸分析命令(編輯修改稿)
2025-06-16 22:51 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 1110???? ? q u a dr a t i c （ 完全二次 ）： ???????? mkjkjjkmmxxxxy,1110???? ? 例 3 設(shè)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(jù)如下，建立回歸模型，預(yù)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 1 0 60收入 1000 600 1200 500 300 400 1300 1 1 0 0 1300 300價格 5 7 6 6 8 7 5 4 3 9選擇純二次模型，即 2222211122110 xxxxy ????? ?????法一 直接用多元二項式回歸： x1=[1000 600 1200 500 300 400 1300 1100 1300 300]。 x2=[5 7 6 6 8 7 5 4 3 9]。 y=[100 75 80 70 50 65 90 100 110 60]39。 x=[x139。 x239。]。 rstool(x,y,39。purequadratic39。) 在畫面左下方的下拉式菜單中選” all”, 則 beta． rmse和 residuals都傳送到 MATLAB工作區(qū)中 . 將左邊圖形下方方框中的“ 800”改成 1000，右邊圖形下方的方框中仍輸入 “ Predicted Y”下方的數(shù)據(jù)由原來的“ ”變?yōu)?，即預(yù)測出平均收入為 1000．價格為 6時的商品需求量為. 在 MATLAB工作區(qū)中輸入命令： beta, rmse 得結(jié)果： b et a = 11 0. 53 13 0. 14 64 2 6. 57 09 0 .0 00 1 1. 84 75 rm se = 4 .5 36 2 故回歸模型為： 222121 8 4 7 0 0 7 0 4 6 3 1 1 0 xxxxy ?????剩余標(biāo)準(zhǔn)差為 4. 536 2, 說明此回歸模型的顯著性較好 .To MATLAB(liti31) X=[ on es (1 0, 1) x 139。 x 239。 (x 1. ^2 )39。 ( x2 .^ 2) 39。]。 [b, bi nt ,r ,r in t, st at s]= re gr es s( y, X) 。 b,s ta ts 結(jié)果為 : b = stats = 法二 To MATLAB(liti32) 返回 2222211122110 xxxxy ????? ?????將 化為多元線性回歸： 非線性回 歸 （ 1） 確定回歸系數(shù)的命令： [beta， r， J]=nlinfit（ x,y,’model’,beta0） （ 2） 非線性回歸命令： nlintool（ x， y，’ model’, beta0， alpha） 1．回歸： 殘差 Jacobi矩陣 回歸系數(shù)的初值 事先用 M文件定義的非線性函數(shù) 估計出的回歸系數(shù) 輸入數(shù)據(jù) x． y分別為 矩陣和 n維列向量，
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