[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,X);求残差平方和

使用`regress`函数求得的残差平方和可以通过`stats`这个输出参数的第三个元素（即`stats(3)`）获得。具体代码如下：

[b,bint,r,rint,stats] = regress(y,X);
residual_sum_of_squares = stats(3);

其中，`y`是因变量，`X`是自变量矩阵。`b`是回归系数向量，`bint`是回归系数置信区间，`r`是残差向量，`rint`是每个残差的置信区间，`stats`包含了一些统计信息。

相关问题

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

这是一个 MATLAB 中用于进行线性回归分析的函数，其中 Y 是因变量，X 是自变量。函数返回的 b 和 bint 分别表示回归系数和置信区间，r 和 rint 分别表示残差和残差置信区间，stats 包含了回归分析的统计结果，包括 R 平方、F 统计量等。你可以使用这个函数来分析变量之间的线性关系。

对MATLAB代码进行分析，x=[15037 18.8 1366 17001 18 1519 18718 3.1 1644 21826 3.4 1893 26937 6.4 2311 35260 14.7 2998 48108 24.1 4044 59811 17.1 5046 70142 8.3 5846 78061 2.8 6420 83024 -0.8 6796 88479 -1.4 7159 98000 0.4 7858 108068 0.7 8622 119096 -0.8 9398 135174 1.2 10542 159587 3.9 12336 184089 1.8 14040 213132 1.5 16024 235367 1.7 17535 277654 1.9 19264]; y=[15.73 15.04 14.39 12.98 11.6 11.45 11.21 10.55 10.42 10.06 9.14 8.18 7.58 6.95 6.45 6.01 5.87 5.89 5.38 5.24 5.45]; [m,n]=size(x); X=[ones(m,1) x]; [m1,n1]=size(X); [m2,n2]=size(y); for i=1:n2 %b 为参数，bint 回归系数的区间估计，r 为残差， %rint 为置信区间，stats 用于回归模型检验 [b(:,i),bint,r,rint,stats(i,:)]=regress(y(:,i),X); [mm,nn]=size(b); for jj=1:m1 temp=0; for ii=1:mm yy(jj,i)=temp+b(ii,i)*X(jj,ii); temp=yy(jj,i); end end xiangdui_wucha(1,i)=abs(abs(y(1,i))-abs(yy(1,i)))/abs(y(1,i)); if n2~=1 subplot(2,n2/2,i); rcoplot(r,rint)%残差分析，作出残差及其置信区间 else rcoplot(r,rint)%残差分析，作出残差及其置信区间 end end disp('参数'); b %参数计算 disp('预测结果'); yy %检验回归模型：相关系数 r^2=stats(1,:)越接近 1 回归方程越显著 %F=stats(2,:)值越大回归方程越显著、p=stats(3,:)<0.01 时回归模型成立 disp('回归模型检验:'); format long stats for i=1:n2 if (stats(i,4)<0.01)&(stats(i,1)>0.6) disp('回归方程显著-------模型成立'); end end format short disp('相对误差'); xiangdui_wucha%第一行原始值与预测值的相对误差 xx=[1:21]; plot(xx,y,'b',xx,yy,'r',xx,r,'g'); legend('蓝色--实际曲线','红色--拟合曲线','绿色--残差曲线')

这段MATLAB代码是进行线性回归分析和模型检验的过程，具体分析如下：

1. 定义输入变量 `x` 和输出变量 `y`；
2. 计算输入变量 `x` 的行数和列数，存储在 `m` 和 `n` 中；
3. 构造矩阵 `X`，该矩阵包含了截距项和输入变量 `x`；
4. 计算矩阵 `X` 的行数和列数，存储在 `m1` 和 `n1` 中，计算输出变量 `y` 的行数和列数，存储在 `m2` 和 `n2` 中；
5. 进行循环操作，每次循环计算一个输出变量的回归系数和模型检验结果，并存储在 `b` 和 `stats` 中；
6. 计算预测值 `yy`，并计算原始值与预测值的相对误差 `xiangdui_wucha`；
7. 进行模型检验，输出回归方程的显著性结果；
8. 绘制原始值、预测值和残差的曲线。

其中，步骤5中的代码解释如下：

- `regress(y(:,i),X)`：求解第 `i` 个输出变量关于输入变量 `x` 的回归系数，返回的 `b` 为回归系数，`bint` 为回归系数的置信区间，`r` 为残差，`rint` 为残差的置信区间，`stats(i,:)` 用于回归模型检验，包括 `stats(i,1)` 为回归方程的 F 值，`stats(i,2)` 为回归方程的自由度，`stats(i,3)` 为回归方程的 p 值，`stats(i,4)` 为回归方程的 R 平方值；
- `yy(jj,i)`：计算第 `i` 个输出变量在第 `jj` 个观测值处的预测值；
- `xiangdui_wucha(1,i)`：计算第 `i` 个输出变量的原始值与预测值的相对误差。

最后，代码绘制了原始值、预测值和残差的曲线，并输出了回归模型检验结果、回归方程的显著性结果和相对误差。