matlab回歸分析regress,nlinfit,stepwise函數(shù)-在線瀏覽
2024-08-05 07:10本頁面
【正文】 beta是估計出的回歸系數(shù)，r是殘差，j是Jacobian矩陣，它們是估計預(yù)測誤差需要的數(shù)據(jù)。即 (1)： function yhat=model(beta,t) yhat=beta(1)．／(1+beta(2)*exp(beta(3)*t)) (2)輸人數(shù)據(jù) t=1：8 load data y() beta0=[50，10，1]’ (3)求回歸系數(shù) [beta,r,j]=nlinfit(t’,y’，’model’，beta0) 得結(jié)果： beta=(，)’ 即 [yy，delta] = nlprodei(’model’，t’，beta,r，j)； plot(t，y，’k+’，t，yy,’r’) 逐步回歸的命令是stepwise，它提供了一個交互式畫面，通過此工具可以自由地選擇變量，進(jìn)行統(tǒng)計分析。 stepwise(x，y，inmodel，alpha) 結(jié)果產(chǎn)生三個圖形窗口，在stepwise plot窗口，虛線表示該變量的擬合系數(shù)與0無顯著差異，實線表示有顯著差異，紅色線表示從模型中移去的變量；綠色線表明存在模型中的變量，點(diǎn)擊一條會改變其狀態(tài)。 對不含常數(shù)項的一元回歸模型 ， 、 都是 向量，在MATLAB中進(jìn)行回歸分析的程序
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