回归方程t检验matlab

在Matlab中进行回归分析时，可以使用回归方程的t检验来评估回归系数的显著性。具体方法是利用regress函数进行回归分析，并通过返回的stats参数来获取相关统计信息。

在Matlab中，通过调用regress函数进行一元回归分析，可以得到回归系数估计值b、回归系数的置信区间bint、残差r及残差的置信区间rint。stats参数包含了相关系数、F统计量以及对应的概率p值。

如果你已经使用regress函数得到了回归分析的结果，那么可以通过stats参数来获取回归方程的t检验相关信息。具体步骤是：
1. 调用regress函数进行回归分析，将结果保存在变量中。
2. 通过访问stats参数来获取相关系数、F统计量及对应的概率p值。

例如，如果使用regress函数进行一元回归分析，代码如下所示：
[b, bint, r, rint, stats] = regress(y', X, 0.05);

其中，b是回归方程中的参数估计值，bint是b的置信区间，r和rint分别表示残差及残差对应的置信区间。stats包含三个数字，分别是相关系数、F统计量及对应的概率p值。

这样，你就可以利用stats参数获取回归方程的t检验相关信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [第三章 利用Matlab和SPSS进行线性回归分析](https://blog.csdn.net/weixin_34187444/article/details/116411556)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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