matlab中 regstats

regstats函数是MATLAB中的一个统计回归分析工具箱函数。它用于计算线性回归模型的统计参数，并提供了一些额外的统计信息。regstats函数可以用于拟合简单的线性模型，多项式模型，交互作用模型等。

使用regstats函数，您可以获得拟合的参数估计值、残差、置信区间、显著性检验等统计信息。此外，它还可以计算模型的决定系数（R-squared）和调整决定系数（adjusted R-squared）来评估模型的拟合优度。

以下是regstats函数的基本语法：

stats = regstats(y, X, 'linear')

其中，y是依变量（因变量）向量，X是自变量矩阵。'linear'表示线性回归模型。您可以根据自己的需求，选择不同的模型类型。

regstats函数还有其他可选参数，可以用来控制输出结果的格式和内容。您可以参考MATLAB的官方文档以获取更多详细信息和示例。

相关问题

matlab regstats忽视空值

在 Matlab 中使用 regstats 函数进行回归分析时，默认情况下会将包含空值的行删除。如果你希望忽略空值，则可以使用下面的方法：

1. 使用 nanmean 和 nanstd 函数计算每一列的均值和标准差，这些函数会忽略空值。

2. 将包含空值的行替换为该列的均值，可以使用 fillmissing 函数实现，例如：

data = fillmissing(data, 'constant', nanmean(data));

3. 使用新的数据运行 regstats 函数。

例如，假设你有一个包含空值的数据矩阵 X 和一个响应变量 y，可以按照下面的方式运行回归分析：

% 计算每一列的均值和标准差
mu = nanmean(X);
sigma = nanstd(X);

% 替换包含空值的行
X = fillmissing(X, 'constant', mu);

% 运行回归分析
[beta,~,stats] = regstats(y, X);

这样做可以忽略空值，同时保留所有的样本。

matlab数值拟合r2_robustfit等在matlab的应用（Matlab插值与拟合实例讲解）（转载整理）...

好的，我了解了你的问题。首先，R2（R-squared）是用来评估拟合模型好坏的一种统计指标。在Matlab中，可以使用robustfit函数进行数值拟合，并通过调用regstats函数计算R2值。

robustfit函数可以使用Huber、Bisquare等鲁棒性估计方法进行拟合，这些方法可以有效地减少异常值的影响。例如，使用Huber方法进行拟合可以通过以下代码实现：

x = [1 2 3 4 5]';
y = [1.1 1.9 3.2 4.2 5.1]';
[b,stats] = robustfit(x,y,'huber');

其中，x和y分别为拟合的自变量和因变量，'huber'表示使用Huber方法进行鲁棒性拟合，返回的b为模型系数，stats为拟合结果的统计信息。可以通过stats.rsquare获取R2值。

另外，在Matlab中还有其他的插值和拟合函数，如polyfit、interp1等。这些函数的使用方法可以参考Matlab官方文档或相关教程。