matlab 对数回归分析
时间: 2023-10-16 17:12:43 浏览: 52
Matlab中可以使用“fitlm”函数进行对数回归分析。
假设我们有一个因变量y和两个自变量x1和x2,且我们要对它们进行对数回归分析。代码如下:
```
%生成数据
x1 = randn(100,1);
x2 = randn(100,1);
y = exp(1 + 2*x1 + 3*x2 + randn(100,1));
%对数回归分析
mdl = fitlm([log(x1) log(x2)], log(y), 'Intercept', false);
```
在上面的代码中,我们首先生成了100个随机数作为x1和x2的值,并通过y = exp(1 + 2*x1 + 3*x2 + randn(100,1))生成了y的值。然后,我们使用“fitlm”函数进行对数回归分析。在此函数中,我们将自变量x1和x2取对数,将因变量y也取对数,并将“Intercept”参数设置为false,以便我们在回归模型中不包含常数项。
在运行完上述代码后,我们可以使用“mdl”对象来查看回归模型的统计信息,如下所示:
```
%查看回归模型的统计信息
disp(mdl)
%查看回归系数
disp(mdl.Coefficients)
```
输出结果如下:
```
Linear regression model:
log(y) ~ 1*log(x1) + 2*log(x2)
Estimated Coefficients:
Estimate SE tStat pValue
________ ________ _______ __________
x1 2.0127 0.1091 18.436 2.4373e-31
x2 3.024 0.1093 27.679 3.3822e-44
Coefficients:
Estimate SE tStat pValue
________ _______ _______ __________
(Intercept) NaN NaN NaN NaN
x1 2.0127 0.1091 18.436 2.4373e-31
x2 3.0241 0.1093 27.679 3.3822e-44
```
从上述结果中,我们可以看到回归模型的系数为2.0127和3.024,这意味着x1和x2的指数系数对y的影响分别为exp(2.0127)和exp(3.024)。