具体分析以下MATLAB代码，对回归方程作检验，对方差进行分析，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

这段 MATLAB 代码是基于线性回归方法对给定的数据进行拟合，并对拟合结果进行检验和分析。具体分析如下：

1. 参数计算：

首先对数据进行了预处理，将自变量 x 和因变量 y 存储在两个矩阵中，并使用线性回归方法计算了回归参数 b，以及回归系数的区间估计 bint、残差 r 和置信区间 rint，以及用于回归模型检验的 stats。

2. 预测结果：

根据计算出的回归参数 b，以及自变量 x，计算得到了预测结果 yy。

3. 回归方程检验：

对回归方程进行了检验，包括了相关系数 r^2 的计算和 F 值的计算。相关系数 r^2 越接近 1，回归方程越显著；F 值越大，回归方程越显著；p 值小于 0.01 时，回归模型成立。

4. 回归模型检验：

对回归模型进行了检验，判断回归方程是否显著。当回归方程显著时，模型成立。

5. 相对误差：

计算了原始值与预测值的相对误差。

6. 残差分析：

使用 rcoplot 函数进行了残差分析，作出了残差及其置信区间的图像。

综上所述，这段 MATLAB 代码主要是对线性回归模型进行了建模、计算、检验、分析和可视化。

相关问题

利用MATLAB分析以下代码（1）利用MATLAB, 基于线性回归方法，给出预测模型。 （2）对回归方程作检验，对方差进行分析。 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 xx=[1:21]; plot(xx,y,'b',xx,yy,'r',xx,r,'g'); legend('蓝色--实际曲线','红色--拟合曲线','绿色--残差曲线')

这段代码基于线性回归方法对给定的数据进行了拟合，并对拟合结果进行了检验和分析。具体分析和结果如下：

1. 预测模型：

这段代码基于线性回归方法，对给定的数据进行了拟合，并得到了预测模型。预测模型的形式为：

y = b0 + b1 * x

其中，y 是因变量，x 是自变量，b0 和 b1 是回归系数。

2. 回归方程检验：

对回归方程进行了检验，包括了残差分析和相关系数、F 值以及 p 值的计算。

相关系数 r^2 越接近 1，回归方程越显著；F 值越大，回归方程越显著；p 值小于 0.01 时，回归模型成立。

3. 回归模型检验：

对回归模型进行了检验，判断回归方程是否显著。当回归方程显著时，模型成立。

4. 相对误差：

计算了原始值与预测值的相对误差。

5. 绘制曲线：

将实际曲线、拟合曲线和残差曲线绘制在同一张图上，并使用 legend 函数标注。

对以下多元回归分析MATLAB代码进行分析，残差分析，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

这段MATLAB代码实现了多元线性回归分析，并且进行了残差分析。其中，x和y分别是自变量和因变量的数据，使用regress函数拟合线性回归模型，得到回归系数b、置信区间bint、残差r和置信区间rint。然后使用回归系数和自变量计算预测值yy，并计算原始值与预测值的相对误差。最后进行回归模型检验，包括相关系数r^2、F值和p值，以及判断回归方程是否显著。如果回归方程显著，并且相关系数大于0.6且p值小于0.01，则认为回归模型成立。

对于残差分析，使用rcoplot函数作出残差及其置信区间，并且使用subplot函数在多个子图中展示残差分析结果。如果因变量y的维度大于1，则使用2行n2/2列的子图展示，否则使用1行1列的子图展示。