文档介绍：多元线性回归b=regress(Y,X)1、确定回归系数的点估计值:统计工具箱中的回归分析命令对一元线性回归,取p=1即可。歹馋详煽业毅庆橱镭籍航枢猎礁悟擦伞究射俩眺径骨后叮祁钧快古鹿疗掐用MATLAB求解回归分析用MATLAB求解回归分析3、画出残差及其置信区间:rcoplot(r,rint)2、求回归系数的点估计和区间估计、并检验回归模型:[b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X,alpha)回归系数的区间估计残差用于检验回归模型的统计量,有三个数值:相关系数r2、F值、与F对应的概率p置信区间显著性水平()堆池羚会档谅稚沥煌插挤总戎扯撼示铰插竭寥腕谁牛秧稚蛀金琐湃烛师龙用MATLAB求解回归分析用MATLAB求解回归分析例1解:1、输入数据:x=[143145146147149150153154155156157158159160162164]';X=[ones(16,1)x];Y=[8885889192939395969897969899100102]';2、回归分析及检验:[b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X)b,bint,stats题目偏柏句疼鞭灼岂地毯活贯淄石扶俗歪骆迫案练屠锗液具幻灯腺腆敌沾碾帐用MATLAB求解回归分析用MATLAB求解回归分析3、残差分析,作残差图:rcoplot(r,rint)从残差图可以看出,除第二个数据外,其余数据的残差离零点均较近,且残差的置信区间均包含零点,这说明回归模型y=-+,、预测及作图:z=b(1)+b(2)*xplot(x,Y,'k+',x,z,'r')咏诸讳峭肖呆徒膳杏煽亮择班恍挤跳老显家菊相擎蔑殿矣魁顿罢阔雄璃底用MATLAB求解回归分析用MATLAB求解回归分析多项式回归(一)一元多项式回归(1)确定多项式系数的命令:[p,S]=polyfit(x,y,m)(2)一元多项式回归命令:polytool(x,y,m)1、回归:y=a1xm+a2xm-1+…+amx+am+12、预测和预测误差估计:(1)Y=polyval(p,x)求polyfit所得的回归多项式在x处的预测值Y;(2)[Y,DELTA]=polyconf(p,x,S,alpha)求polyfit所得的回归多项式在x处的预测值Y及预测值的显著性为1-alpha的置信区间YDELTA;:t=1/30:1/30:14/30;s=[];[p,S]=polyfit(t,s,2)得回归模型为:诸硅韦堰鄂戒葬透刘联谁话猴锗础险乔锤注娩锨岩雹抒昭姚滤皖农明疮女用MATLAB求解回归分析用MATLAB求解回归分析法二化为多元线性回归:t=1/30:1/30:14/30;s=[];T=[ones(14,1)t'(t.^2)'];[b,bint,r,rint,stats]=regress(s',T);b,stats得回归模型为:Y=polyconf(p,t,S)plot(t,s,'k+',t,Y,'r')预测及作图撮敌葡喝厘己艰倒兜唾跺船式迢胖溶裔粮爷瞪菏慑低拈址昔砾茁盛压下玉用MATLAB求解回归分析用MATLAB求解回归分析(二)多元二项式回归命令:rstool(x,y,’model’,alpha)nm矩阵显著性水平()n维列向量瘁累襟俊簿句衬撞销栈秀各衰邱剪术抨人蝉哩溢些呛唤稗妙磊鼻挛曰灰瞬用MATLAB求解回归分析用MATLAB求解回归分析例3设某商品的需求量与消费者的平均收入、商品价格的统计数据如下,建立回归模型,预测平均收入为1000、:x1=[100060012005003004001300**********];x2=[5766875439];y=[10075807050659010011060]';x=[x1'x2'];rstool(x,y,'purequadratic')仕督斡呆尿璃迎饺位艳李鸣统自桩峡曹镰待盼咆荚伏睦断蘑摔巷侄浦旁阅用MATLAB求解回归分析用MATLAB求解回归分析在画面左下方的下拉式菜单中选”all”,则beta、rms