matlab中如何應(yīng)用regress()函數(shù)進行線性回歸分析？
我要評論matlab中如何應(yīng)用regress()函數(shù)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(guān)系的統(tǒng)計方法。如果做回歸分析，有很多軟件都已經(jīng)封裝好了的，我們只需直接調(diào)用就可以了。例如Matlab中的regress()就是做線性回歸分析的函數(shù)之一，接下來我們一起去看看利用matlab中的函數(shù)regress進行線性回歸分析的具體方法步驟。
利用matlab中的函數(shù)regress進行線性回歸分析：
1、首先介紹調(diào)用進行線性回歸分析regress()函數(shù)的兩種方法：
1、b=regress(y,X);根據(jù)輸入?yún)?shù)y與X,用最小二乘法求線性回歸系數(shù)b。
2、[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,X)：得到參數(shù)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(shù)R平方、F值以及回歸的p值。
2、如下圖所示，一組數(shù)據(jù)共有50個變量，需要對此數(shù)據(jù)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(diào)用b=regress(y,X);程序代碼如下
3、由回歸結(jié)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(jié)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(diào)用[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,X)；返回更為復(fù)雜的數(shù)據(jù)，用來分析模型。則程序代碼及結(jié)果，如圖
5、然后使用rcoplot(r,rint);做殘差分析圖，以及畫出預(yù)測及回歸線圖，結(jié)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(jié)束，以上就是關(guān)于matlab中如何應(yīng)用regress()函數(shù)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(nèi)容，盡在腳本之家網(wǎng)站哦！
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