MATLAB如何检验回归模型

在MATLAB中，你可以通过几种方法来检验和分析回归模型的性能。以下是几个常用步骤：

1. **模型摘要统计**:
- `summary(model)`：这个函数会显示线性回归模型的系数、截距、R-squared值等基本统计信息。

2. **残差分析**:
- `residuals(model)`：查看残差（预测值与实际值之差），可以使用`plot(residuals,model.Y)`观察残差图，检查是否有系统性的偏差或随机误差模式。

3. **R-squared和调整R-squared**:
- `rsquare(model)` 或 `r2(model)` 获取R-squared值，评估模型解释变量变异的能力。
- `adjr2(model)` 获取调整后的R-squared值，考虑了自变量数量的影响，判断是否过拟合。

4. **F检验和t检验**:
- `anova(model)` 可以进行ANOVA（方差分析），其中包含F统计量，用于判断模型总体效果显著性。
- `tstats(model)` 查看每个系数对应的t值，用于显著性测试，检查系数是否对结果有显著影响。

5. **诊断图**:
- `plotResiduals(model,'histogram')` 和 `plotResiduals(model,'normal')` 分别绘制残差的直方图和正态概率密度图，检查残差是否符合正态分布。
- `plotDiagnostics(model)` 创建更多详细的诊断图表，如QQ图等。

6. **模型校验**:
- 如果怀疑模型存在多重共线性，可以使用`vif`包计算VIF值，如果VIF>10则可能存在共线性问题。

记得在每次检验之后结合业务背景和专业知识来解读结果，确保模型的有效性和可靠性。