多元线性回归y的预测区间matlab
时间: 2023-08-23 17:28:46 浏览: 54
在MATLAB中,多元线性回归y的预测区间可以使用`regress`函数来计算。该函数需要输入多元线性回归模型的系数矩阵、自变量矩阵以及置信水平等参数,输出一个包含预测值和置信区间的矩阵。具体的操作步骤如下:
1. 构建多元线性回归模型,使用`fitlm`函数,例如:
```matlab
mdl = fitlm(X, y);
```
其中,X为自变量矩阵,y为因变量向量。
2. 使用`regress`函数计算预测区间,例如:
```matlab
[beta,~,~,~,stats] = regress(y,X);
yfit = X*beta;
se = sqrt(diag(stats(4))*stats(6));
CI = [yfit-stats(3)*se,yfit+stats(3)*se];
```
其中,`beta`为系数矩阵,`stats`为回归统计信息,`yfit`为预测值向量,`se`为标准误差向量,`CI`为预测区间矩阵,每一行包含一个预测值和对应的置信区间。`stats(3)`表示置信水平,通常设置为0.95。
相关问题
多元线性回归 matlab
多元线性回归是一种回归分析方法,用于探索多个自变量与一个因变量之间的关系。Matlab中可以使用regress函数进行多元线性回归分析。
regress函数的用法如下:
```
[b,bint,r,rint,stats] = regress(y,X)
```
其中,y是因变量向量,X是自变量矩阵。函数的输出包括系数向量b、置信区间矩阵bint、残差向量r、残差置信区间矩阵rint和统计信息stats。
例如,对于以下数据集:
```
x1 = [1 2 3 4 5]';
x2 = [2 4 6 8 10]';
y = [5 12 18 22 28]';
X = [ones(size(x1)) x1 x2];
```
可以使用regress函数进行多元线性回归分析:
```
[b,bint,r,rint,stats] = regress(y,X)
```
得到的系数向量b即为多元线性回归模型的系数。
最小二乘法多元线性回归matlab
最小二乘法多元线性回归是一种基于最小二乘法的统计分析方法,用于分析两个或多个变量之间的关系。在Matlab中,可以使用“regress”函数进行最小二乘法多元线性回归分析。具体步骤如下:
1. 准备数据,将自变量和因变量分别存储在矩阵X和向量y中。
2. 使用“regress”函数进行回归分析,语法如下:[b,bint,r,rint,stats] = regress(y,X,alpha),其中b是回归系数,bint是置信区间,r是残差,rint是残差置信区间,stats是回归统计量,alpha是显著性水平,默认值为0.05。
3. 分析回归结果,可以输出回归系数、残差等信息,并对结果进行统计学检验。
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