精华内容
下载资源
问答
  • .WORD 版本 Matlab 线性回归(拟合)对于多元线性回归模型:e x x y p p ++++=βββ 110设变量12,,,p x x x y 的n 组观测值为12(,,,)1,2,,i i ip i x x x y i n =.记 ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=np n n p p x x x x x x x ...

    .

    WORD 版本 Matlab 线性回归(拟合)

    对于多元线性回归模型:

    e x x y p p ++++=βββ 110

    设变量12,,,p x x x y 的n 组观测值为

    12(,,,)1,2,,i i ip i x x x y i n =.

    记 ⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=np n n p p x x x x x x x x x x 2122221112

    11111,⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=n y y y y 21,则⎪⎪⎪⎪⎪⎭⎫ ⎝⎛=p ββββ 10 的估计值为 y x x x b ')'(ˆ1-==β

    (11.2) 在Matlab 中,用regress 函数进行多元线性回归分析,应用方法如下:

    语法:b = regress(y, x)

    [b, bint, r, rint, stats] = regress(y, x)

    [b, bint, r, rint, stats] = regress(y, x, alpha)

    b = regress(y, x),得到的1+p 维列向量b 即为(11.2)式给出的回归系数β的估计值.

    [b, bint, r, rint, stats]=regress(y, x) 给出回归系数β的估计值b ,β的95%置信区间((1)2p +⨯向量)bint ,残差r 以及每个残差的95%置信区间(2⨯n 向量)rint ;向量stats 给出回归的R 2

    统计量和F 以及临界概率p 的值.

    如果i β的置信区间(bint 的第1i +行)不包含0,则在显著水平为α时拒绝0i β=的假设,认为变量i x 是显著的.

    [b, bint, r, rint, stats]=regress(y, x, alpha) 给出了bint 和rint 的100(1-alpha)%的置信区间.

    三次样条插值函数的MATLAB 程序

    展开全文
  • .记npnnppxxxxxxxxxx212222111211111,...用regress函数进行多元线性回归分析,应用方法如下:语法:b=regress(y,x)[b,bint,r,rint...

    np

    n

    n

    p

    p

    x

    x

    x

    x

    x

    x

    x

    x

    x

    x

    2

    1

    2

    22

    21

    1

    12

    11

    1

    1

    1

    n

    y

    y

    y

    y

    2

    1

    p

    1

    0

    的估计值为

    y

    x

    x

    x

    b

    '

    )

    '

    (

    ˆ

    1

    Matlab

    中,用

    regress

    函数进行多元线性回归分析,应用方法如下:

    语法:

    b = regress(y, x)

    [b, bint, r, rint, stats] = regress(y, x)

    [b, bint, r, rint, stats] = regress(y, x, alpha)

    b = regress(y, x)

    得到的

    p+1

    维列向量

    b

    即为

    (11.2)

    式给出的回归系数

    β

    估计值.

    [b, bint, r, rint, stats]=regress(y, x)

    给出回归系数

    β

    的估计值

    b

    β

    95

    %置

    信区间(

    (p+1)*2

    向量)

    bint

    ,残差

    r

    以及每个残差的

    95

    %置信区间(

    2

    n

    向量)

    rint

    ;向量

    stats

    给出回归的

    R2

    统计量和

    F

    以及临界概率

    p

    的值.

    如果

    i

    的置信区间(

    bint

    的第

    i+1

    行)不包含

    0

    ,则在显著水平为

    时拒绝

    0

    i

    的假设,认为变量

    i

    x

    是显著的.

    [b, bint, r, rint, stats]=regress(y, x, alpha)

    给出了

    bint

    rint

    100(1-alpha)%

    的置信区间.

    展开全文
  • 线性拟合:对于y=a*x+b的形式a=(N*ΣXi*Yi-ΣXi*ΣYi)/(N*ΣXi*Xi-(ΣXi)2)b=((ΣXi*Xi)*(ΣYi)-(ΣXi)*(ΣXi*Yi))/(N*ΣXi*Xi-(ΣXi)2)利用Matlab自带函数可实现:拟合函数:pn=polyfit(x,y,n) 返回pn系数向量,降...

    线性拟合:对于y=a*x+b的形式

    a=(N*ΣXi*Yi-ΣXi*ΣYi)/(N*ΣXi*Xi-(ΣXi)2)

    b=((ΣXi*Xi)*(ΣYi)-(ΣXi)*(ΣXi*Yi))/(N*ΣXi*Xi-(ΣXi)2)

    利用Matlab自带函数可实现:

    拟合函数:pn=polyfit(x,y,n)  返回pn系数向量,降阶排列,n为阶数

    函数:yy=polyval(pn,x) pn为降阶排列的多项式系数,x为向量或者矩阵,返回yy:将x带入pn后计算得到的向量或者矩阵。%初始数据

    x=[1 2 3 4];

    y=[1.1 2.2 2.7 3.8];

    %获得线性拟合系数

    pn=polyfit(x,y,1);

    yy=polyval(pn,x);

    subplot(1,2,1);

    plot(x,y);

    subplot(1,2,2);

    plot(x,yy);

    结果:pn=0.86,0.3

    原文:http://aslonely.blog.51cto.com/6552465/1616957

    展开全文
  • 1.线性回归:regress 顾名思义,就是一元多元方程的的拟合,y=c1*x1+c2*x2....或者y=c1*x1^2+c2*x2^2+c3*x1*x2....等等形式[b,BINT] = regress(Y,X)[b,BINT,R] = regress(Y,X)[b,BINT,R,RINT] = regress(Y,X)[b,BINT,...

    1.线性回归:

    regress 顾名思义,就是一元多元方程的的拟合,y=c1*x1+c2*x2....或者y=c1*x1^2+c2*x2^2+c3*x1*x2....等等形式

    [b,BINT] = regress(Y,X)

    [b,BINT,R] = regress(Y,X)

    [b,BINT,R,RINT] = regress(Y,X)

    [b,BINT,R,RINT,STATS] = regress(Y,X)

    [b,BINT,R,RINT,STATS] = regress(Y,X,ALPHA)

    b [c1 c2 c3.....]

    BINT 回归系数的估计区间 B的95%的置信区间矩阵,Bint 置信区间不大,说明有效性较好;若含零点,说明结果无效。

    R 残差(因变量的真实值减去估计值)

    RINT 置信区间

    STATS:向量,STATS中的4个值分别为:R2(判定系数),F(总模型的F测验值),P(总模型F的概率值P(F>Fz)),MSq(离回归方差或误差方差的估计值)

    判定系数(the Coefficient of the Determination)R2:是判断回归模型拟合程度的一个指标,其取值范围为[0, 1];判定系数越大说明回归模型的拟合程度越高,回归方程越显著。

    F>F(1-α)(k, n-k-1)时拒绝H0,F越大,说明回归方程越显著。

    与F对应的概率P

    funcPara=[ones(size(y,2))' x1' x2'];

    [b,bint,r,rint,stats] =regress(y‘,funcPara); %注意: 函数内部使用的向量都要为列向量

    2.拟合ployfit

    polyfit函数基于最小二乘法,使用的基本格式为:

    p = polyfit(x,y,n)

    [p,S] = polyfit(x,y,n)

    [p,S,mu] = polyfit(x,y,n)

    其中每个命令中的n为多项式拟合的次数,当n为1时,即为一次拟合(很多情况下等价于一元线性回归)。p是n+1维参数向量p(1),p(2)….那么拟合后对应的多项式即为p(1)*x^n + p(2)*x^(n-1) +…+ p(n)*x + p(n+1)。S是规模为1×1的结构数组,包括R(系数矩阵的QR分解的上三角阵),df(自由度),normr(拟合误差平方和的算术平方根)。

    例子1:拟合Sellmeier

    % -----------------Sellmeier

    wavelength=[0.21000 0.37830 1.0330 2.2120 3.4700 4.1260 4.4220 4.7390 5.4430 6.0390 6.4720 6.7000];%波长

    n=[1.5383576204905 1.4727046797948 1.4500069615101 1.4348196176837 1.4067782146466 1.3841208059058 1.3713701305288 1.3555262189157 1.3096384003386 1.2537289561387 1.19732567716307 1.1596494139777];%折射率

    f=@(P,w)(sqrt(1+P(1)*w.^2./(w.^2-P(2))+P(3)*w.^2./(w.^2-P(4))+P(5)*w.^2./(w.^2-P(6))));%设置函数样式

    P=[1;0;1;0;1;100]; %预估参数值

    P=nlinfit(wavelength,n,f,P);%拟合参数值

    wave=0.21:0.001:6.7;%横轴扩展

    n1=f(P,wave);%纵轴计算

    figure(1);

    plot(wave,n1,wavelength,n,'o');

    xlabel('Wavelength');

    ylabel('n');

    例子2:拟合正弦函数,详细的可以参见:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/polyfit.html

    x = linspace(0,4*pi,10);

    y = sin(x);

    p = polyfit(x,y,7);

    x1 = linspace(0,4*pi);

    y1 = polyval(p,x1);

    figure

    plot(x,y,'o')

    hold on

    plot(x1,y1)

    hold off

    结论:都可以进行线性回归拟合,但是第一种更直观,且能得到更多的信息,第二种的话使用起来比较简单。

    展开全文
  • 函数拟合知道y=a+b*exp(-x)观测数据x0.0 0.3 0.8 1.1 1.6 2.3y0.820.72 0.63 0.60 0.55 0.5求a、b,线性回归拟合问题。建立矛盾方程组AX=y其中X=[a,b]'这里将a、b看做待求量,X=A\y或由最小二乘准则X=inv(A'A)*A'...
  • 形式的线性拟合(基于最小二乘法)方法一:x=[1,1.5,2,2.5,3]; y=[0.9,1.7,2.2,2.6,3];p=polyfit(x,y,1);x1=linspace(min(x),max(x));y1=polyval(p,x1);plot(x,y,'*',x1,y1); %将两个图画到一块结果:p = 1.0200 0....
  • 2.函数返回值及意义b 回归系数,是一个一维向量,第一个是回归方程的常数b0bint 回归系数的置信区间,是一个2列的矩阵r 残差rint 残差置信区间,是一个2列的矩阵stats用于检验回归模型的统计量,有4...
  • matlab多元线性回归拟合

    万次阅读 2014-04-11 10:25:18
    matlab多元线性回归拟合 a=[320 320 160 710 320 320 320];f=[0.18 0.18 0.18 0.18 0.09 0.36 0.18];v=[2.3 1.7 1.7 1.7 1.7 1.7 1];F=[38.8 29.23 26.53 25.28 19.53 35.72 16.75];模型:lnF=lnA+Blna+Clnf+Dlnv...
  • 矩阵相关data=readtable('成绩2.txt','delimiter','\t','ReadVariableNames',0);data1=table2array(data);y=data1(data1(:,3)==1,:);...%元素改动MATLAB拟合data=readtable('旅客数量.txt','delimi...
  • 本文主要讲解在matlab中实现Linear Regression和Logistic Regression的代码,并不涉及公式推导...一、线性回归(Linear Regression)方法一、利用公式 :function [ theta ] =linearReg()%线性回归。X=[1 1;1 2;1 3;1 4...
  • 已知:x=【 0.4503 0.0388 0.0000 0.0699 0.5532 0.9981 0.6328 0.1026 0.0001 0.0227 0.3747 0.9421 0.8036 0.2096 0.0034 0.0042】,y=【 0.2772 0....求拟合方程Ax^2+Bxy+Cy^2+Du+Ev+F=0中的系数A B C D E F的值。
  • 上一篇文章使用最小二乘法来拟合直线,有一个重要的缺点就是仅考虑了因变量 存在误差的情况,但是很多情况下,原始点的横纵坐标都会有误差存在。本文使用正交回归的方法,解决了最小二乘的两个缺点:同时考虑了横纵...
  • 线性拟合:对于y=a*x+b的形式a=(N*ΣXi*Yi-ΣXi*ΣYi)/(N*ΣXi*Xi-(ΣXi)2)b=((ΣXi*Xi)*(ΣYi)-(ΣXi)*(ΣXi*Yi))/(N*ΣXi*Xi-(ΣXi)2)利用Matlab自带函数可实现:拟合函数:pn=polyfit(x,y,n) 返回pn系数向量,降...
  • MATLAB 线性回归多项式拟合+预测区间、置信区间的绘制一、前言二、多项式拟合polyfit1、语法2、示例三、区间绘制四、整体源码五、思考六、参考博客 一、前言 现有一组数据:x、y x=[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10]; y=[11 13...
  • MATLAB线性回归拟合nlintool非线性回归非线性回归可用命令nlinfit,nlintool,nlparci,nlpredci来实现。进行非线性回归时可使用nlinfit指令,其语法如下:beta = nlinfit(X,y,fun,beta0)[beta,r,J] = nlinfit(X,y,...
  • 展开全部 % % $$y = x0 * exp(r*x),$$ clc, clear,... R=Rfenzi/Rfenmu %R =0.9978 %%求拟合后的曲线32313133353236313431303231363533e4b893e5b19e31333330333039 subplot(122) x=19:0.1:50; plot(x,B0+r.*x)
  • 线性回归线性回归可用命令nlinfit,nlintool,nlparci,nlpredci来实现。进行非线性回归时可使用nlinfit指令,其语法如下:beta = nlinfit(X,y,fun,beta0)[beta,r,J] = nlinfit(X,y,fun,beta0)[...] = nlinfit(X, y...
  • 回归分析是统计学的核心算法,...本篇由前入深将线性回归的原理讲清楚,并用案例演示实际操作。一、最小二乘法设有 组样本点: 例1,现有10期的广告费用与销售额的数据:先画散点图观察一下:cost<-c(30,40,40,5...
  • function [fitresult, gof] = createFit(x1, x2, y) [xData, yData, zData] = prepareSurfaceData( x1, x2, y ... % Label axes xlabel x1 ylabel x2 zlabel y grid on 试试上面的函数,不过用你的数据看拟合效果比较差
  • 接触过回归分析的同学,都知道相关指数 ,知道取值在[0,1]之间,其值越大,回归效果越好。不过,你有没有想过,“回归效果好”,到底是...而是,换个角度,假设你是“回归分析”方法的创造者,你在拟合完参数之后,...
  • 本笔记中原始数据及代码均来源于李东风先生的R语言教程...考虑最简单的非线性模型:令x1=x,x2=x方,有是二元线性回归模型。作二次多项式回归:lmre2 ~ Months + I(Months^summary(lmre2)## Call:## lm(formula = Sa...
  • 原文:matlab中的偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR)​tecdat.cn此示例显示如何在matlab中应用偏最小二乘回归(PLSR)和主成分回归(PCR),并讨论这两种方法的有效性。当存在大量预测变量时,PLSR和PCR都是...
  • 其中 可用matlab拟合调整得出。由此看来,我们只需要使用线性回归的最小二乘法求出感染增长率即可。 三, 中国的预测及其说明 目前,我国国内疫情增长已经得到彻底控制。新增确诊基本来源于境外输入,少有的本土确诊...
  • 前言寻找更加高效地对散点数据进行拟合的方法一直是学术界和工业界追求的目标。也就是说,通常实验中收集的数据中数据点的状态是以离散形式呈现的,这不利于系统的分析和处理。我们想找到一种准确拟合数据的方法,并...
  • 阅读本文需要的知识储备:高等数学概率论与数理统计Python基础线性回归,其实生活中有很多这样的例子,比如:票价与行车距离、服务质量之间的关系,买房时房价与面积、地域等的关系。给我们一组这样的数据,我们想找...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 19
收藏数 377
精华内容 150
关键字:

matlab线性回归拟合

matlab 订阅