MATLAB统计工具箱中的回归分析命令.ppt

MATLAB统计工具箱中的回归分析命令.ppt

ID:49285207

大小:587.50 KB

页数:26页

时间:2020-02-03

MATLAB统计工具箱中的回归分析命令.ppt_第1页
MATLAB统计工具箱中的回归分析命令.ppt_第2页
MATLAB统计工具箱中的回归分析命令.ppt_第3页
MATLAB统计工具箱中的回归分析命令.ppt_第4页
MATLAB统计工具箱中的回归分析命令.ppt_第5页
资源描述:

《MATLAB统计工具箱中的回归分析命令.ppt》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库

1、统计工具箱中的回归分析命令1.多元线性回归2.多项式回归3.非线性回归4.逐步回归返回1多元线性回归b=regress(Y,X)1.确定回归系数的点估计值:23.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(缺省时为0.05)3例1解:1.输入数据:x=[1431451461471491501531541551561571581591601

2、62164]';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,statsToMATLAB(liti11)题目43.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=-16.073+0.7194x能较好的符合原始数据,而第二个数据可视为异常点.4.预测及作图:z=b(1)+b(2)*plot(x,Y,'k+',x,z,

3、'r')返回ToMATLAB(liti12)5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;alpha缺省时为0.5.±6法一直接作二次多项式回归:

4、t=1/30:1/30:14/30;s=[11.8615.6720.6026.6933.7141.9351.1361.4972.9085.4499.08113.77129.54146.48];[p,S]=polyfit(t,s,2)ToMATLAB(liti21)得回归模型为:7法二化为多元线性回归:t=1/30:1/30:14/30;s=[11.8615.6720.6026.6933.7141.9351.1361.4972.9085.4499.08113.77129.54146.48];T=[ones(14,1)t'(t.^2)'];[b,bint,r,rint,stats]=regr

5、ess(s',T);b,statsToMATLAB(liti22)得回归模型为:Y=polyconf(p,t,S)plot(t,s,'k+',t,Y,'r')预测及作图ToMATLAB(liti23)8(二)多元二项式回归命令:rstool(x,y,’model’,alpha)nm矩阵显著性水平(缺省时为0.05)n维列向量9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、价格为6时的商品需求量.法一直接用多元二项式回归:x1=[10006001200500300400130011001300300];x2=[5766875439]

6、;y=[10075807050659010011060]';x=[x1'x2'];rstool(x,y,'purequadratic')10在画面左下方的下拉式菜单中选”all”,则beta.rmse和residuals都传送到MATLAB工作区中.将左边图形下方方框中的“800”改成1000,右边图形下方的方框中仍输入6.则画面左边的“PredictedY”下方的数据由原来的“86.3791”变为88.4791,即预测出平均收入为1000.价格为6时的商品需求量为88.4791.11在MATLAB工作区中输入命令:beta,rmseToMATLAB(liti31)12结果为:b=110

7、.53130.1464-26.5709-0.00011.8475stats=0.970240.66560.0005法二ToMATLAB(liti32)返回将化为多元线性回归:13非线性回归(1)确定回归系数的命令:[beta,r,J]=nlinfit(x,y,’model’,beta0)(2)非线性回归命令:nlintool(x,y,’model’,beta0,alpha)1.回归:残差Jacobi矩阵回归系数的初值事先用M文件定义

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文

此文档下载收益归作者所有

当前文档最多预览五页,下载文档查看全文
温馨提示:
1. 部分包含数学公式或PPT动画的文件,查看预览时可能会显示错乱或异常,文件下载后无此问题,请放心下载。
2. 本文档由用户上传,版权归属用户,天天文库负责整理代发布。如果您对本文档版权有争议请及时联系客服。
3. 下载前请仔细阅读文档内容,确认文档内容符合您的需求后进行下载,若出现内容与标题不符可向本站投诉处理。
4. 下载文档时可能由于网络波动等原因无法下载或下载错误,付费完成后未能成功下载的用户请联系客服处理。