[理學]matlab課件--第5講概率統(tǒng)計實驗-資料下載頁
2024-10-17 00:26本頁面
【正文】 Y=normrnd(,1,100,1)。 [H,significance,ci]=ttest2(X,Y) 運行結果如下： H= 0 significance= ci= 說明 :H=0表明應接受原假設即兩總體均值相等 .significance=驗 T值大于 1的概率為 95%的置信區(qū)間為 [， ],其包含了理論的均值零 . Matlab 軟件實習 九、回歸分析 調用格式： b=regress(y, X) [b, bint, r, rint, stats]=regress(y, X) [b, bint, r, rint, stats]=regress(y, X, alpha) 說明： ? b=regress(y, X)返回基于觀測 y和回歸矩陣 X的最小二乘擬合系數(shù)的結果 . ? [b, bint, r, rint, stats]=regress(y, X)則給出系數(shù)的估計值b。 系數(shù)的估計值的置信度為 95%的置信區(qū)間 bint。 殘差 r。 各殘差的置信區(qū)間 rint。 向量 stats給出回歸的 R2統(tǒng)計量和F以及 p值 . ? [b, bint, r, rint, stats]=regress(y, X, alpha)給出置信度為1alpha. 其他同上 . Matlab 軟件實習 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)的點估計值： pp xxy ??? ???? . . .110對一元線性回歸，取 p = 1 即可Matlab 軟件實習 畫出殘差及其置信區(qū)間： rcoplot（ r， rint） 求回歸系數(shù)的點估計和區(qū)間估計、并檢驗回歸模型： [b, bint,r,rint,stats]=regress(Y,X,alpha) 回歸系數(shù)的區(qū)間估計 殘差 用于檢驗回歸模型的統(tǒng)計量， 有三個數(shù)值：相關系數(shù) r F值、與 F對應的概率 p 置信區(qū)間 顯著性水平 （缺省時為0.05） 相關系數(shù) r 2 越接近 1 ，說明回歸方程越顯著； F F 1 α （ k ， n k 1 ）時拒絕 H 0 ， F 越大，說明回歸方程越顯著； 與 F 對應的概率 p ?? 時拒絕 H 0 ，回歸模型成立 . 輸入數(shù)據(jù)： x=[143 145 146 147 149 150 153 154 155 156 157 158 159 160 162 164]39。 X=[ones(16,1) x]。 Y=[88 85 88 91 92 93 93 95 96 98 97 96 98 99 100 102]39。 回歸分析及檢驗： [b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X) b,bint,stats 得結果： b = b i n t = 1 6 . 0 7 3 0 3 3 . 7 0 7 1 1 . 5 6 1 2 0 . 7 1 9 4 0 .6 0 4 7 0 . 8 3 4 0 s t a t s = 0 . 9 2 8 2 1 8 0 .9 5 3 1 0 .0 0 0 0即 7 1 9 ?,0 7 ?10??? ?? ；0?? 的置信區(qū)間為 [ 3 3 . 7 0 1 7 ， 1 . 5 6 1 2 ] , 1?? 的置信區(qū)間為 [ 0 . 6 0 4 7 , 0 . 8 3 4 ] 。r2= 0 . 9 2 8 2 , F= 1 8 0 . 9 5 3 1 , p = 0 . 0 0 0 0p 0 . 0 5 , 可知回歸模型 y = 1 6 . 0 7 3 +0 . 7 1 9 4 x 成立 .殘差分析，作殘差圖： rcoplot(r,rint) 從殘差圖可以看出 ,除第二個數(shù)據(jù)外 ,其余數(shù)據(jù)的殘差離零點均較近 ,且殘差的置信區(qū)間均包含零點 ,這說明回歸模型 y=+的符合原始數(shù)據(jù) ,而第二個數(shù)據(jù)可視為異常點 . 預測及作圖： z=b(1)+b(2)*x plot(x,Y,39。k+39。,x,z,39。r39。) 2 4 6 8 10 12 14 165432101234Residual Case Order PlotResidualsCase Number140 145 150 155 160 16584868890929496981001
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