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3-用MATLAB求解回归分析.ppt
3-用MATLAB求解回归分析.ppt
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多元线性回归
b=regress( Y, X )
1
、
确定回归系数的点估计值：
统计工具箱中的回归分析命令
对一元线性回归，取
p=1
即可。
3
、
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
r
2
、
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
）
例
1
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
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
.
4
、预测及作图：
z=b(1)+b(2)*x
plot(x,Y,'k+',x,z,'r')
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