matlab中的regress函式

2021-03-11 17:20:04 字數 2460 閱讀 5512

1樓:紫色學習

matlab中的regress函式等bai號右邊完整為:duregress(y,x,alpha)

zhi bint是迴歸係數的區間估dao計,回r是殘差,rint是置信區間,stats是用於檢驗答迴歸模型的統計量,有三個數值:相關係數r^2,f值,與f對應的概率p,alpha是顯著性水平(預設的時候為0.05)。

相關係數r^2越大,說明迴歸方程越顯著;與f對應的概率p

例如:t=[90 210 330 570 690 1350]';

r=[1.9010 1.7875 1.5169 1.1658 0.9845 0.2695]';

t=[ones(6,1),t]

[b,bint,r,rint,stats]=regress(r,t,0.05)

regress函式是迴歸一下r和t之間的線性關係。

2樓:淚之夢幻

在matlab統計工具箱中使用命令regress()實現多元線性迴歸,呼叫格式為

b=regress(y,x) 或 [b,bint,r,rint,statsl = regess(y,x,alpha)

其中因變數資料向量y和自變數資料矩陣x按以下排列方式輸入

對一元線性迴歸,取k=1即可。alpha為顯著性水平(預設時設定為0.05),輸出向量b,bint為迴歸係數估計值和它們的置信區間,r,rint為殘差及其置信區間,stats是用於檢驗迴歸模型的統計量,有四個數值,第一個是r2,其中r是相關係數,第二個是f統計量值,第三個是與統計量f對應的概率p,第四個是 an estimate of the error variance(一個錯誤的方差估計)。

stats引數解釋如下:

r2表示方差解釋率,r2越接近1說明資料擬合程度越好。

f統計量用於檢驗模型是否通過檢驗。通過查f分佈表,如果f>f分佈表中對應的值,則通過檢驗。p為f 統計量對應的概率,越接近0越好,當p<α時拒絕h0,迴歸模型成立!!!

第4個引數不知何用。畫出殘差及其置信區間,用命令rcoplot(r,rint)

3樓:暗物質

在matlab軟體包中有一個做抄一般多元迴歸分析的命令regress,呼叫格式如下:

[b, bint, r, rint, stats] = regress(y,x,alpha) 或者

[b, bint, r, rint, stats] = regress(y,x) 此時,預設置信度alpha = 0.05。

這裡,y是一個 的列向量,x是一個 的矩陣,其中第一列是全1向量(這一點對於迴歸來說很重要,這一個全1列向量對應迴歸方程的常數項),一般情況下,需要人工造一個全1列向量。迴歸方程具有如下形式(待定引數 具有線性關係):

其中, 是殘差。

在返回項[b,bint,r,rint,stats]中,

① 是迴歸方程的係數;

② 是一個 矩陣,它的第 行表示 的(1-alpha)可信區間;

③ 是 的殘差列向量;

④ 是 矩陣,它的第 行表示第 個殘差 的(1-alpha)可信區間;

matlab中regress函式

4樓:糊塗小仙

等號右邊完整應寫作:regress(y,x,alpha)

bint是迴歸係數的區間估計,r是殘差,版rint是置信區權間,stats是用於檢驗迴歸模型的統計量,有三個數值:相關係數r^2,f值,與f對應的概率p,alpha是顯著性水平(預設的時候為0.05)。

相關係數r^2越大,說明迴歸方程越顯著;與f對應的概率p

5樓:痕殤

依次返回判定係數r^2、f的統計變數的觀測值、檢驗的p值和誤差方差б^2……

6樓:丙柳馬佳紹輝

在matlab軟體包中有一個做一般多元迴歸分析的命令regress,呼叫格式如下:

[b,bint,

r,rint,

stats]

=regress(y,x,alpha)

或者[b,

bint,

r,rint,

stats]

=regress(y,x)

此時專,預設置信度alpha

=0.05。

這裡,y是一個屬

的列向量,x是一個

的矩陣,其中第一列是全1向量(這一點對於迴歸來說很重要,這一個全1列向量對應迴歸方程的常數項),一般情況下,需要人工造一個全1列向量。迴歸方程具有如下形式(待定引數

具有線性關係):

其中,是殘差。

在返回項[b,bint,r,rint,stats]中,①是迴歸方程的係數;

②是一個

矩陣,它的第

行表示的(1-alpha)可信區間;③是

的殘差列向量;④是

矩陣,它的第

行表示第

個殘差的(1-alpha)可信區間;

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