线性回归方程代码matlab
时间: 2023-11-08 19:05:26 浏览: 37
根据提供的引用内容,以下是线性回归方程的代码matlab:
1. 确定回归系数的命令:
[beta, r, J] = regress(y, [ones(size(x,1),1) x]);
其中,x和y分别为输入数据,beta为估计处的回归系数,r为残差,J为Jacobi矩阵。
2. 预测和预测误差估计:
Y = [ones(size(x,1),1) x] * beta;
其中,Y为预测值。
DELTA = sqrt(sum(r.^2)/(size(x,1)-2)) * sqrt(1 + 1/size(x,1) + (x-mean(x)).^2/sum((x-mean(x)).^2));
其中,DELTA为预测误差估计。
相关问题
matlab多元线性回归方程代码
假设你有一个包含 n 个自变量和 m 个观测值的数据集 X:
```matlab
X = [x1_1 x2_1 ... xn_1; ...
x1_2 x2_2 ... xn_2; ...
... ...
x1_m x2_m ... xn_m];
```
并且你有一个包含 m 个因变量的向量 y:
```matlab
y = [y_1; y_2; ...; y_m];
```
则可以使用 `regress` 函数来拟合多元线性回归模型。下面是一个示例代码:
```matlab
% 生成一些随机数据
n = 3; % 自变量数量
m = 100; % 观测值数量
X = rand(m, n);
y = X * [2; -1; 0.5] + randn(m, 1) * 0.1;
% 使用 regress 函数拟合多元线性回归模型
[beta, se, R2, F, pval] = regress(y, [ones(m, 1) X]);
% 显示模型拟合结果
disp('多元线性回归模型拟合结果:');
disp(['系数:', num2str(beta')]);
disp(['标准误差:', num2str(se')]);
disp(['R^2:', num2str(R2)]);
disp(['F 统计量:', num2str(F)]);
disp(['p 值:', num2str(pval')]);
```
其中,`beta` 是回归系数向量,`se` 是标准误差向量,`R2` 是 R 平方值,`F` 是 F 统计量,`pval` 是 p 值向量。注意,`regress` 函数会自动添加一个常数项到自变量矩阵中。
多元线性回归方程求解matlab
多元线性回归方程的求解可以使用MATLAB中的regress函数。该函数可以根据给定的自变量和因变量数据,计算出回归系数的点估计和区间估计,并进行回归模型的检验。具体步骤如下:
1. 首先,需要准备好自变量和因变量的数据。自变量可以是多个,以矩阵的形式表示,而因变量则是一个向量。
2. 使用regress函数进行回归分析。函数的输入参数包括因变量和自变量的数据,以及一个常数项的列向量(全为1)作为自变量矩阵的第一列。例如,可以使用以下代码进行回归分析:
\[b, bint, r, rint, stats\] = regress(TotalEnergy, IndeVariable);
其中,TotalEnergy是因变量的数据,IndeVariable是自变量矩阵。
3. 函数的输出结果包括回归系数的点估计b,回归系数的区间估计bint,残差r,残差的区间估计rint,以及回归模型的统计信息stats。
回归系数的点估计b表示自变量对因变量的影响程度,回归系数的区间估计bint表示对回归系数的置信区间估计。
残差r表示实际观测值与回归模型预测值之间的差异,残差的区间估计rint表示对残差的置信区间估计。
回归模型的统计信息stats包括回归模型的R方值、调整R方值、F统计量和p值等。
通过以上步骤,可以使用MATLAB求解多元线性回归方程并得到相关的统计结果。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [基于matlab的多元线性回归分析](https://blog.csdn.net/xiaoxiaodawei/article/details/105707346)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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