matlab中如何應用regress()函數進行線性回歸分析？
我要評論matlab中如何應用regress()函數進行線性回歸分析？回歸分析是研究一個隨機變量與一個或多個普通變量之間的相關系的統(tǒng)計方法。如果做回歸分析，有很多軟件都已經封裝好了的，我們只需直接調用就可以了。例如Matlab中的regress()就是做線性回歸分析的函數之一，接下來我們一起去看看利用matlab中的函數regress進行線性回歸分析的具體方法步驟。
利用matlab中的函數regress進行線性回歸分析：
1、首先介紹調用進行線性回歸分析regress()函數的兩種方法：
1、b=regress(y,X);根據輸入參數y與X,用最小二乘法求線性回歸系數b。
2、[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,X)：得到參數b的95%置信區(qū)間bint,殘差r以及殘差95%置信區(qū)間rint，stats有三個分量的向量，分別是決定系數R平方、F值以及回歸的p值。
2、如下圖所示，一組數據共有50個變量，需要對此數據做一元線性回歸分析y=b1+b2*x，若只想得出線性回歸模型，而不做其他分析只需調用b=regress(y,X);程序代碼如下
3、由回歸結果得b=[44.2815,0.4199],即回歸模型可以寫為y=44.2815+0.4199*x,模型結果如圖所示
4、若是想通過一些指標來驗證模型的優(yōu)劣，則需要調用[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,X)；返回更為復雜的數據，用來分析模型。則程序代碼及結果，如圖
5、然后使用rcoplot(r,rint);做殘差分析圖，以及畫出預測及回歸線圖，結果如圖所示。從圖中可以看出回歸方程的擬合程度，還可以從stats中R平方來說明其擬合優(yōu)劣，R平方越大擬合程度越高。
教程結束，以上就是關于matlab中如何應用regress()函數進行線性回歸分析的方法步驟，希望對大家有所幫助！更多精彩內容，盡在腳本之家網站哦！
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