文档介绍：【多元线性回归分析例题】
水泥疑固对年孜的热量与木泥中的成分的多元线性回归
分析
下列数据是水泥释放的热量与水泥中的成分的数据
序号
X|
x->
X4
Y
1
7
26
6
60
7&5
2
1
29段表示95%置信区间丿•窗口的右側给出回归糸数的点估计(Coeff).里著性检脸的t统计量的<i(t-stet)和显箸性觇半p <t(p-val).
窗口U Model Hi story
该窗口绘出的囿点表示禺次建核的模型标准差a的佶计.
两个窗口中间输出的是当前模型的有关信息，包括：
I nt er cept —栈燮對距(常数项丿的估计.
RMSE —槿型标准弟(T的估计.
R- squar e 可决糸数.
Ad i - R- q n 提齐殆可池绕•站
R- squar e 可决糸救.
Adj・R- sq 校正的可决糸救.
F —模型整体性检验的F统计量的值.
p —槟型整体性松脸的显著性概札
窗口 I右侧的三个按钮：
Next St ep 谥回归方程中按机关余数绝对值交小逐次列入解猝变量，如无解可狗入肘按钮不可用.
Al I St eps 一直摟给出“只进不岀”方式建栈的最终结果(垃意，此对的回归方程未必是最优回归方程丿.
Expor t ...-选择向Workspace传输的计算结果(有关变童老可由用户勺定义丿.
2、MATLAB逐步回归冻建模的集成令令介绍
【函数名称】
st epwi set i t
【函数功能】
用還步回归空创建多元线性回归分析的最优回归方程..
【调用格式】
b = st epwi sef i t ( X, y)
[b. se, pval ; i n mo del , stats, nextstep, hi story] = t epwi sef i t (...)
[...]=stepwi sefit(X,y,' Paraml' ,val ue1,' Para m2' ,val ue2,...)
【参数说明】
统犁助.
输出多数
b —僕型糸数.
se —槌型糸救的标進祺農.
pval —各个鮮释变量显著性松验的显著性覘率.
i nmodel —各个解释jti•®归方租中地住的说明(1表示農方程中，0农示不再方程中丿・
stats 一是一个构架数殂，包括：
source :, 'stepwisefit'®7归出；
Step 4, removed column 4. p»
Step 4, removed column 4. p»
source :建核方法的说朗，；
dfe：最优回归方程的乗|余自由度；
dfO：最优回归方程的回归勺由度；
SStotal:最优回归方程的总偏差平方和；
SSresid：最优回归方程的剩余平方和；
fstat：最优冋归方程的P统计量的值；
pval:最优回归方程的显著性概率；
rmse：最优®归方程的标進谋差估计；
B：模型糸数；
SE：模型糸致的标准课差；
TSTA