[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,X);stats值为0.934084440099701 545.580603399765 3.39653346975280e-46 3.10850653664161

时间: 2024-06-02 14:11:45 浏览: 53
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利用regress绘制拟合图，利用Slope的趋势分析

这是一个线性回归模型的结果，其中： - `b` 是回归系数向量。 - `bint` 是回归系数置信区间的矩阵。 - `r` 是残差向量。 - `rint` 是残差置信区间的矩阵。 - `stats` 是一个包含四个值的向量，分别是： - R方值（拟合优度）：0.934084440099701，表示模型可以解释因变量的93.4%的方差。 - F统计量：545.580603399765，用于检验模型的整体显著性，值越大表示模型越显著。 - p值：3.39653346975280e-46，表示模型的整体显著性检验的概率值，值越小表示模型越显著。 - 误差均方根（RMSE）：3.10850653664161，表示模型的预测误差平均为3.1。
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Matlab线性回归（拟合）：多元线性回归模型分析方法及应用

3. 使用regress函数进行多元线性回归分析，得到回归系数的估计值b、回归系数的置信区间bint、回归残差r、残差的置信区间rint以及统计信息stats。 4. 分析回归系数的估计值b，理解自变量对因变量的影响程度和方向。 5...

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

这是 MATLAB 中的回归分析函数，通过 Y 和 X 两个变量进行线性回归分析，返回参数 b,bint,r,rint,stats。其中，b 为回归系数，bint 为置信区间，r 为残差，rint 为残差的置信区间，stats 包含统计信息。

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

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。

[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,X);stats包含哪些数据

在MATLAB中，regress函数返回多个输出变量，其中包括stats。stats是一个长度为6的向量，包含以下信息： 1. R方值（R-squared）：用于描述模型对数据的拟合程度，值越接近1说明模型拟合得越好； 2. 调整后的R方值...

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

[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...

%调用格式 [b,bint,r,rint,stats]=regress(s,x,alpha) %开始多元回归 clear all clc x1=[3,4,5,6,7,8,9]; x2=[20,20,22,24,26,28,30]; x3=[0,2,4,6,8,10,10]; s=[5,5,6,8,8,9,10]; save data x1 x2 x3 x4 y%保存数据 load data %取出数据 y=[y'];%转置矩阵 x=[ones(size(x1')),x1',x2',x3']; [b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x)

这段代码实现了多元线性回归分析。其中，x1、x2、x3分别表示自变量的三个变量...regress函数用于进行多元线性回归分析，返回回归系数b、置信区间bint、残差r、残差置信区间rint和统计量信息stats。alpha表示置信水平。

x1=[4.0500 3.7300 2.3300 1.5800 3.3500 5.0400 6.8300 3.5500]' x2=[0.0384 0.0104 0.0133 0.0124 8.6800 2.4500 0.1764 0.1000]' y=[1427 214 362 108 513644 173819 7882 5465]' e=ones(8,1)； x=[e,x1,x2]； [b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x,0.05)； rcoplot(r,rint) b =1.0e+004 * -0.4189 0.1657 5.9748

[b,bint,r,rint,stats] = regress(y,x,0.95); 如果您需要输出 r 与 rint 的值，可以使用以下代码： disp(r); disp(rint); 最后，使用 rcoplot 函数绘制残差图时需要保证 MATLAB 已经正确安装并加载了...

X = [ones(size(x)), x]; [beta, bint, r, rint, stats] = regress(y, X); 解析代码

它的返回值为一个包含多个结果的矩阵，包括回归系数beta、回归系数的置信区间bint、回归残差r、残差置信区间rint和统计量统计信息stats。 回归系数beta是一个列向量，它包含了多元线性回归模型中每个自变量对因变量...

X = [ones(size(x)),x,y,z]; [b, bint, r, rint, stats] = regress(a, X); disp('系数向量：'); disp(b); disp('置信区间矩阵：'); disp(bint); disp('统计信息：'); disp(stats);

回归模型的系数向量、置信区间矩阵和统计信息分别保存在变量 b、bint 和 stats 中，r 和 rint 是残差向量和残差置信区间矩阵。 需要注意的是，这段代码中的 regress 函数需要先导入 MATLAB 的统计工具箱...

clear clc x1=[140.2 129.6 120.5 118.7 113.7 107.6 111.3 111.5]';%第一产业 x2=[4526.4 4774.4 5310.6 5647.7 5715.1 5716.4 7268.6 6605.1]';%65岁及以上人口(万人) x3=[18302 19995.3 22569.3 24553.6 29542.5 30278.6 32889.6 34894.3]';%少儿抚养比(%) y=[22968.6 24899.3 28000.4 30320 35371.3 36102.6 40269.6 41610.9]';%人均GDP万 2020-2019-2018... x=[ones(size(y)) x1 x2 x3];%%开始分析 [b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x,0.0005);%b回归系数，bint回归系数的区间估计，r残差，rint置信区间,stats检验回归模型的统计量 %stats检验回归模型的统计量。有4个数值：判定系数R^2，F统计量观测值，检验p的值，误差方差的估计 %ifp小于0.001，则拟合有效 hold on; y=b(1)+b(2)*x1+b(3)*x2+b(4)*x3; %代入已经求得的参数，拟合函数式 plot(x,y,'kx-'); axis([1 10 22000 44000]); b1=b(1) b2=b(2) b3=b(3) b4=b(4) coefficient=polyfit(x,y,1); %用一次函数拟合曲线，想用几次函数拟合，就把n设成那个数 y1=polyval(coefficient,x); %plot(x,y,'-',x,y1,'o')，这个地方原来'-'和'o'写反了，现已更正，可以得到正确的图形。 plot(x,y,'o',x,y1,'-')

其中，x1、x2、x3是自变量，y是因变量，使用regress函数进行多元线性回归分析，得到了回归系数、残差等统计量，并使用polyfit和polyval函数对数据进行了一次函数拟合，并通过plot函数进行可视化展示。如果有需要，...

y=xlsread('电力问题相关数据.xlsx',2,'B2:G34'); x=xlsread('电力问题相关数据.xlsx',1,'B2:I34'); for i=1:6 for j=1:8 figure(i) scatter(x(:,j),y(:,i)) end end p=ones(33,1); x=[p;x] %添加常数项系数矩阵 b=ones(6,9)*0; %所得的回归系数矩阵为6行9列，每一行对应一个潮流值的近似公式 for i=1:6 figure(i+6) [b(i,:),bint,r,rint,stats(i,:)]=regress(y(:,i),x,0.05) %多元回归 rcoplot(r,rint) %作残差图 %b为回归系数的估计值，bint为回归系数的区间估计，r为残差，rint为残差的置信区间， %stats为检验回归模型的统计量，有四个值，决定系数R^2，F值，与F对应的概率p及σ2 end

该函数返回回归系数的估计值（存储在变量b中）、回归系数的区间估计（存储在变量bint中）、残差（存储在变量r中）、残差的置信区间（存储在变量rint中）以及检验回归模型的统计量（存储在变量stats中）。...

element_content = [0.0001 0.0003 0.0003 0.0002 0.0004; 0.0017 0.0017 0.001 0.0013 0.0018; 0.0028 0.0027 0.0024 0.0025 0.0029; 0.0011 0.0009 0.0009 0.0008 0.0011; 0.0002 0.0001 0.0002 0.0002 0.0003; 0.0005 0.0004 0.0006 0.0006 0.0003; 0.0019 0.0021 0.0024 0.001 0.0025; 0.0012 0.0013 0.0013 0.0012 0.0015; 0.0024 0.0046 0.0016 0.0013 0.0049; 0.0001 0.0002 0.0003 0.0002 0.0002; 0.0001 0.0001 0.0001 0.0003 0; 0 0.0843 0 0 0.0911; 0 0 0.0883 0 0.0886; 0 0 0 0.0597 0.0786]; cycling_performance = [71.10 83.50 79.30 87.60 91.70; 52.50 74.20 70.10 83.50 87.60]; cycling_performance = cycling_performance / 100; % 转换为百分比 % 检查自变量与因变量列数是否匹配 if size(element_content, 2) ~= numel(cycling_performance) error('自变量与因变量列数不匹配'); end % 构建设计矩阵 X = [ones(size(cycling_performance, 1), 1) element_content]; % 将因变量转换为向量 Y = cycling_performance(:); % 进行多元线性回归 [b, bint, r, rint, stats] = regress(Y, X); % 输出回归结果 disp('回归系数：'); disp(b); disp('回归统计信息：'); disp(stats); 帮我调试一下这段用matlab写的代码

[b, bint, r, rint, stats] = regress(Y, X); 这行代码调用了 MATLAB 的 regress 函数，进行多元线性回归分析，并返回回归系数 b、回归系数置信区间 bint、残差向量 r、残差置信区间 rint 和统计信息...

对以下MATLAB建立的回归模型进行检验，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

具体的检验结果需要看代码输出，根据stats(1,:)和stats(2,:)的值来判断回归方程的显著性，根据stats(3,:)的值来判断p值是否小于0.01，从而判断模型是否成立。同时，通过残差分析来判断模型是否存在异常值和异方差等...
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[b, bint, r, rint, stats] = regress(y, x); 其中，b是回归系数的估计值，bint是回归系数的置信区间，r是残差，rint是残差的置信区间，stats是回归的R2统计量和F统计量等信息。 在Matlab中，还可以使用nlinfit...
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