利用Matlab進行線性回歸分析報告材料

1、利用Matlab進行線性回歸分析回歸分析是處理兩個及兩個以上變量間線性依存關系的統(tǒng)計方法?？梢酝ㄟ^軟件Matlab實現。1.利用Matlab軟件實現在Matlab中，可以直接調用命令實現回歸分析，(1) b,bint,r,rint,stats=regress(y,x)，其中b是回歸方程中的參數估計 值，bint是b的置信區(qū)間，r和rint分別表示殘差及殘差對應的置信區(qū)間。stats 包含三個數字，分別是相關系數，F統(tǒng)計量及對應的概率p值。(2) recplot(r,rint)作殘差分析圖。(3) rstool(x,y) 一種交互式方式的句柄命令。以下通過具體的例子來說明。例 現有多個樣本的因變

2、量和自變量的數據，下面我們利用Matlab，通過回歸分析建立兩者之間的回歸方程。% 一元回歸分析x=1097128415021394130315551917205121112286231120032435262529483, 553372;% 自變量序列數據1960y=69887298880773810251316153915611765176219022013244627362825;% 因變量序列數據X=on es(size(x'),x',pauseb,b in t,r,ri nt,stats=regress(y',X,0.05),pause%調用一元回歸分析函數r

3、coplot(r,ri nt)%畫出在置信度區(qū)間下誤差分布。%多元回歸分析%輸入各種自變量數據x1=5.5 2.5 8 3 3 2.9 8 9 4 6.5 5.5 5 6 5 3.5 8 6 4 7.5 7'x2=31 55 67 50 38 71 30 56 42 73 60 44 50 39 55 7040 50 62 59'x3=10 8 12 7 8 12 12 5 8 5 11 12 6 10 10 6 11 11 9 9'x4=8 6 9 16 15 17 8 10 4 16 7 12 6 4 4 14 6 8 13 11'%輸入因變量數據y=79.

4、3 200.1 163.1 200.1 146.0 177.7 30.9 291.9 160 339.4 159.6 86.3 237.5 107.2155 201.4 100.2 135.8 223.3 195'X=o nes(size(x1),x1,x2,x3,x4;b,b in t,r,ri nt,stats=regress(y,X)%回歸分析Q=r'*rsigma=Q/18rcoplot(r,ri nt);%逐步回歸X1= x1,x2,x3,x4;stepwise(X1,y,1,2,3)%逐步回歸% X2=o nes(size(x1),x2,x3;% X3=o nes(size(x1),x1,x2,x3;% X4=o nes(size(x1),x2,x3,x4;% b1,b1i nt,r1,r1i nt,stats1=regress(y,X2)% b2,b2i nt,r2,r2i