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  • MATLAB多元线性回归

    2018-08-19 23:45:22
    MATLAB多元线性回归: 基于MATLAB的多元非线性回归模型.pdf 多元线性回归建模以及MATLAB和SPSS求解.pdf MATLAB语言在多元线性回归中的应用.pdf
  • MATLAB 多元线性回归

    2018-04-14 18:39:35
    MATLAB 多元线性回归 含例题数据,和可运行的MATLAB代码。MATLAB 多元线性回归 含例题数据,和可运行的MATLAB代码。
  • Matlab 多元线性回归

    2021-03-13 09:10:17
    matlab实现的多元线性回归
  • matlab 多元线性回归

    2013-05-18 15:36:24
    matlab 多元线性回归 代码
  • matlab多元线性回归

    千次阅读 2017-09-10 09:06:11
    一、多元线性回归 数学表达式为y=b0+b1*x1+b2*x2+...+bn*xn+E;表达成矩阵的关系为y=X*B+E; matlab 命令为[b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X,alpha); 残差和置信区间可以用rcoplot(r,rint)来画残差图 b=[ ...

    一、多元线性回归

    • 数学表达式为y=b0+b1*x1+b2*x2+...+bn*xn+E;
    • 表达成矩阵的关系为y=X*B+E;

    matlab 命令为[b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X,alpha);

    残差和置信区间可以用rcoplot(r,rint)来画残差图

    b=[ b0 b1 b2 ... bn]'; 表示各项的系数

    bint:表示各个系数对应的置信空间

    r:残差向量

    rint:残差向量的置信空间

    stats:表示用于检验回归模型的统计量,有四个统计值;可决系数R^2,F值,与F对应的显著性概念p,残差方差S^2

    可决系数R^2越接近1,拟合优度越好;

    F越大,回归方程越显著 ,S^2越小越好

    身高 143 145 146 147 149 150 153 154
    腿长 88 85 88 91 92 93 93 95
    身高 155 156 157 158 158 160 162 164
    腿长 96 98 97 96 98 99 100 102
    matlab 命令如下:

    x=[143,145,...,162,164];

    y=[88,85,..,100,102];

    n=size(y,2);

    X=[ones(n,1),x'];%构造矩阵X

    b,bint,r,rint,stats]=regress(y '  ,X);

    rcoplot(r,rint);%根据绘制的残差图再将不符合的点重新去除,再进行上述操作









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  • 1.matlab多元回归示例如下:解决问题:油价预测方法:多元线性回归实现:matlab regress()函数技巧:通过增加X1^2,X2^2,或者X1*X2等构造的特征项,可以提高回归模型的拟合准确度;但计算代价增大。function result...

    1.matlab多元回归示例如下:

    解决问题:油价预测

    方法:多元线性回归

    实现:matlab regress()函数

    技巧:通过增加X1^2,X2^2,或者X1*X2等构造的特征项,可以提高回归模型的拟合准确度;但计算代价增大。

    function result=reg_new_month(XX1_bu,YYnum)

    y=YYnum;

    a=XX1_bu; %由于alldata_pca已经进行归一化了;所以在回归分析中直接用就行%a=load('alldata.txt');

    x1=a(:,1) ;

    x2=a(:,2) ;

    x3=a(:,3) ;

    x4=a(:,4) ;

    x5=a(:,5) ;

    x6=a(:,6) ;

    x7=a(:,7) ;

    x8=a(:,8) ;

    x9=a(:,9) ;

    x11=x1.^2;

    x12=x2.^2;

    x13=x3.^2;

    x14=x4.^2;

    x15=x5.^2;

    x16=x6.^2;

    x17=x7.^2;

    x18=x8.^2;

    x19=x9.^2;

    x21=x1.*x2;

    x22=x2.*x3;

    x23=x3.*x4;

    x24=x4.*x5;

    x25=x5.*x6;

    x26=x6.*x7;

    x27=x7.*x8;

    x28=x8.*x9;

    x29=x9.*x1;

    X=[ones(length(y),1), x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8,x9,x11,x12,x13,x14,x15,x16,x17,x18,x19, x21,x22,x23,x24,x25,x26,x27,x28,x29];

    [b,bint,r,rint,stats]=regress(y,X);%b; 相关系数%bint%r;残差%rint : 置信区间%stats; 检验回归模型的统计量:分别为

    rcoplot(r,rint)%画残差图

    XXnum为原数据所有特征X;

    YYnum为原数据所有目标值Y;

    XX1_bu:是补全后的数据特征;

    2.结果如下:

    2.1残差图

    2.2 指标

    stats=[0.8259, 22.0910 ,1.2622e-33, 3464.8205]

    R=stats(1)=0.82,越接近1则代表拟合得越好;

    F=1.26e-33;F<0.05代表回归模型可用;

    3 利用多元线性回归进行预测

    输入测试X_test(若有多个X_test,可用循环或矩阵实现);

    调用多元回归m函数;

    输出Y_pred。

    参考资料:

    1.https://www.cnblogs.com/Mayfly-nymph/p/10539106.html ,作者:Hk_mayfly

    2. https://zhuanlan.zhihu.com/p/45149297 ,一个大学生的日常笔记,回归分析

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  • MATLAB 多元线性回归(regress) 语法 b = regress(y,X) [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) [___] = regress(y,X,alpha) ...

    MATLAB 多元线性回归(regress)

    语法

    b = regress(y,X)
    [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)
    [___] = regress(y,X,alpha)

    说明

    b = regress(y,X) returns a vector b of coefficient estimates for a multiple linear regression of the responses in vector y on the predictors in matrix X. To compute coefficient estimates for a model with a constant term (intercept), include a column of ones in the matrix X.
    b=回归(y,X)返回一个系数估计向量b,用于矩阵X中预测器上向量y中的响应的多元线性回归。若要计算具有常数项(截距)的模型的系数估计,请在矩阵X中包含一列。

    [b,bint] = regress(y,X) also returns a matrix bint of 95% confidence intervals for the coefficient estimates.
    [b,bint]=回归(y,X)也返回系数估计的95%置信区间的矩阵bint。

    [b,bint,r] = regress(y,X) also returns an additional vector r of residuals.
    [b,bint,r]=回归(y,X)还返回一个残差向量r。

    [b,bint,r,rint] = regress(y,X) also returns a matrix rint of intervals that can be used to diagnose outliers.
    [b,bint,r,rint]=回归(y,X)还返回一个可用于诊断异常值的间隔矩阵。

    [b,bint,r,rint,stats] = regress(y,X) also returns a vector stats that contains the R2 statistic, the F-statistic and its p-value, and an estimate of the error variance. The matrix X must include a column of ones for the software to compute the model statistics correctly.
    [b,bint,r,rint,stats]=回归(y,X)还返回一个向量统计,其中包含R2统计量、F-统计量及其p值以及误差方差的估计。矩阵X必须包含一列,以便软件正确计算模型统计数据。

    [___] = regress(y,X,alpha) uses a 100*(1-alpha)% confidence level to compute bint and rint. Specify any of the output argument combinations in the previous syntaxes.
    [___]=回归(y,x,alpha)使用100*(1-alpha)%置信度来计算bint和rint。在前面的语法中指定任何输出参数组合。

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  • 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...

    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求解A B C D.并做出响应线性回归曲线。谢谢!




    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]; 
    
    P=[ones(size(a))',log(a'),log(f'),log(v')];
    Q=log(F');
    x=P\Q
    A=exp(x(1));
    B=x(2);
    C=x(3);
    D=x(4);
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