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怎么使用matlab进行回归分析
如题所述
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推荐答案 2019-04-22
regress可以解决多元线性回归,非线性回归转换后也可以解
polyfit是一元的多项式回归,[p,s]=polyfit(x,y,2)
中的2是多项式中自变量的最高次数,即y=a+b*x+c*x^2
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如何使用MATLAB进行回归分析
?
答:
1、第一步仍然是准备我们需要
的
数据。首先,计算垂直排列
中
Y的估计值。根据
回归
方程计算,在C2单元格中输入“=0.48*$b2-2021.08”,按enter键计算结果,然后向下拖动,生成各点y的相应估计值。2、然后我们需要计算剩余e,在单元格D2中输入“=$C2-$A2”,或者向下拖动以生成剩余列。3、然后计算残...
matlab中
多元线性
回归
方程
分析
和拟合
答:
第一步我们首先需要知道
matlab中
用于建立多元线性
回归
模型的是“[b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X)”,其中b是方程的系数矩阵,bint是回归系数的区间,r残差,rint置信区间,stats用于检验回归模型是否正确,分别是R的平方,F值,概率P,具体如下图所示:第二步我们打开matlab,在命令行窗口中输入“...
MATLAB怎么
做多元线性
回归
,并对偏回归系数
做
t检验,并求出p值
答:
clear,clc x=rand(50,10);y=rand(50,1); % example [n,k]=size(x);X=[ones(n,1),x];%构建结构阵X,A=X'*X; %求算信息阵A,C=inv(A); %求算信息阵
的
逆阵,b=X\y, % 求算
回归
统计数向量,其中第一行为回归截距a,RSS=y'*y-b'*X'*y, %求算离回归平方和,MSe=RSS/...
如何用matlab
线性
回归分析
?
答:
在
matlab中
regress()函数和polyfit()函数都可以
进行回归分析
。(1)regress()函数主要用于线性回归,一元以及多元的。它可以提供更多的信息,残差之类的。(2)polyfit()函数是
利用
多项式拟合。可以是线性也可以是非线性的。regress()函数详解 [b,bint,r,rint,stats]=regress(y,X,alpha)说明...
用matlab
对一组数据的最小二乘法的多元线性
回归分析
~
答:
可以
用
函数 regress( )来解决。[b,bint,r,rint,stats] = regress(y,X)b——拟合线性函数的系数 bint——系数b的置信区间 r——残值向量 rint——残值的置信区间 stats——检验统计量,第一值是
回归
方程
的
置信度,第二值是F统计量,第三值是与F统计量相应的p值,当p值很小,说明回归模型...
matlab
画图 多元线性
回归分析
答:
Matlab中
统计工具箱用命令regress
实现
多元线性
回归
,用的方法是最小二乘法,基本用法是:b=regress(Y,X)Y,X是因变量和自变量,b为回归系数的估计值。当然,也可以让结果更详细,这个你可以自己查看帮助文档 doc regress 这里
使用
:[b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X)其中,bint为回归系数的...
用matlab做
一元线性
回归
,求大神帮忙解释一下这个命令。
答:
X和Y就是你要拟合的数据,上面的是
MATLAB
工具箱
中的
regress命令,为[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x,alpha).你这里alpha是缺省的此时默认是0.05 输出b为β的估计值,bint为b的置信区间,r为残差向量,rint为r的置信区间,stats为
回归
模型的检验统计量,有四个值,第一个是回归方程的决定系数R的平方(R是相关...
MATLAB中
axes
怎么用
啊
答:
1、在
matlab中
axes()函数可以
进行回归分析
,axes()函数主要用于线性回归。2、对含常数项的一元回归模型,可将X变为n-2矩阵,其中第一列全为1。3、相关系数r^2越大,说明回归方程越显著;与F对应的概率P<alpha时候拒绝H0,回归模型成立。4、
使用
该函数求得的一个多元线性函数方法代码,x1-x4都...
matlab如何
应用regress
答:
回归分析是研究一个随机变量与一个或多个普通变量之间的相关系的统计方法。如果
做回归分析
,有很多软件都已经封装好了的,我们只需直接调用就可以了。例如
Matlab中
的regress()就是做线性回归分析的函数之一。首先介绍调用进行线性回归分析regress()函数的两种方法: 1、b=regress(y,X);根据输入参数y与X,...
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