MATLAB统计工具箱中的回归分析命令.doc

MATLAB 统计工具箱中的回归分析命令

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

多元线性回归

解：

1．输入数据：

x=[[]143 145 146 147 149 150 153 154 155 156 157 158 159 160 162 164]';

X=[[]ones(16,1) x];

Y=[[]88 85 88 91 92 93 93 95 96 98 97 96 98 99 100 102]';

2．回归分析及检验：

[[]b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X)

b,bint,stats

To MATLAB(liti11)

题目

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=-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.

z=b(1)+b(2)*

返回

y=a1xm+a2xm-1+…+amx+am+1

法一

直接作二次多项式回归：

t=1/30:1/30:14/30;

s=[[]11.86 15.67 20.60 26.69 33.71 41.93 51.13 61.49 72.90 85.44 99.08

113.77 129.54 146.48];

[[]p,S]=polyfit(t,s,2)

To MATLAB（liti21）

法二

化为多元线性回归：

t=1/30:1/30:14/30;

s=[[]11.86 15.67 20.60 26.69 33.71 41.93 51.13 61.49 72.90

85.44 99.08 113.77 129.54 146.48];

To MATLAB(liti22)

plot(t,s,'k+',t,Y,'r')

命令：rstool（x，y，’model’, alpha）

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