% 假设数据已经存储在矩阵X和向量y中% 创建逐步回归模型对象mdl = Stepwiselm(X, y);% 展示模型的摘要信息summary(mdl);% 进行显著性检验anova(mdl, 'summary');给出这段代码中的summary定义函数

这段代码中的`summary`不是一个函数，而是一个方法。它是用来展示回归模型的摘要信息的，包括模型的R-squared值、调整后的R-squared值、自变量的系数和标准误差等。`summary`是`Stepwiselm`对象的一个方法，可以直接在对象上调用，如下所示：

mdl = Stepwiselm(X, y);
summary(mdl);

这会输出一个包含模型摘要信息的表格，供用户查看和分析。

相关问题

% 假设数据已经存储在矩阵X和向量y中% 创建逐步回归模型对象mdl = Stepwiselm(X, y);% 展示模型的摘要信息summary(mdl);% 进行显著性检验anova(mdl, 'summary');给出summary函数代码MATLAB的

代码如下：

% 假设数据已经存储在矩阵X和向量y中
% 创建逐步回归模型对象
mdl = Stepwiselm(X, y);

% 展示模型的摘要信息
summary(mdl);

% 进行显著性检验
anova(mdl, 'summary');

df = xlsread('bankloan.xls'); % 设定响应变量和预测变量 y = df(:, end-1); X = df(:, 1:end-2); % 使用 stepwiseglm 函数进行模型选择 mdl = stepwiseglm(X, y, 'linear', 'Criterion', 'aic', 'Verbose', 2); % 输出模型的系数 coef = mdl.Coefficients; disp(coef); disp(mdl)

这段代码是使用 MATLAB 中的 stepwiseglm 函数进行线性回归模型的选择和拟合。

首先使用 xlsread 函数读取存储在 bankloan.xls 文件中的数据，并将响应变量和预测变量分别赋值给 y 和 X。

接着，使用 stepwiseglm 函数进行模型选择和拟合。其中，'linear' 表示采用线性回归模型，'Criterion' 设置为 'aic' 表示使用 AIC 准则进行模型选择，'Verbose' 设置为 2 表示输出详细信息。

最后，输出模型的系数和模型信息。coef 是一个表格，包含了每个预测变量的系数、标准误差、t 值和 p 值，以及常数项的系数。mdl 是一个 GeneralizedLinearModel 类型的对象，包含了模型的各种属性和方法，例如 R 方值、残差分析、预测等。