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  • matlab回归分析工具箱

    2021-04-19 05:10:37
    【实例简介】包含了已编制好的各种matlab回归分析m文件,共计45个代码文件【实例截图】【核心代码】b098c634-25ad-487e-9fb3-c1610df012e8└── matlab回归分析工具箱RegressionToolbox├── Contents.m├── ...

    【实例简介】

    包含了已编制好的各种matlab回归分析m文件,共计45个代码文件

    【实例截图】

    【核心代码】

    b098c634-25ad-487e-9fb3-c1610df012e8

    └── matlab回归分析工具箱RegressionToolbox

    ├── Contents.m

    ├── dataClust.m

    ├── dataDyn.m

    ├── dataEmotion.m

    ├── dataHeatExch.m

    ├── dataIndep.m

    ├── dataXY.m

    ├── regrAskOrder.m

    ├── regrBal.m

    ├── regrCCA.m

    ├── regrCenter.m

    ├── regrCR.m

    ├── regrCrossVal.m

    ├── regrDeform.m

    ├── regrEM.m

    ├── regrFDA.m

    ├── regrFix.m

    ├── regrForm.m

    ├── regrGHA.m

    ├── regrHAH.m

    ├── regrICA.m

    ├── regrIdent.m

    ├── regrIICA.m

    ├── regrKalman.m

    ├── regrKalm.m

    ├── regrKM.m

    ├── regrMLRC.m

    ├── regrMLR.m

    ├── regrOLS.m

    ├── regrOutl.m

    ├── regrPCA.m

    ├── regrPLS.m

    ├── regrP.m

    ├── regrPPCA.m

    ├── regrRBFN.m

    ├── regrRBFR.m

    ├── regrReconc.m

    ├── regrRR.m

    ├── regrScale.m

    ├── regrShowClust.m

    ├── regrSSI.m

    ├── regrSSSI.m

    ├── regrTLS.m

    ├── regrWeight.m

    └── regrWhiten.m

    1 directory, 45 files

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  • MATLAB统计工具箱中提供了regstats函数,也可用来作多重线性或广义线性回归分析,它的调用方式如下:regstats(y,X,model)stats = regstats(…)stats = regstats(y,X,model,whichstats)(1)regstats(y,X,model)作多重...

    MATLAB统计工具箱中提供了regstats函数,也可用来作多重线性或广义线性回归分析,它的调用方式如下:

    regstats(y,X,model)

    stats = regstats(…)

    stats = regstats(y,X,model,whichstats)

    (1)regstats(y,X,model)

    作多重线性回归分析。输入参数X为自变量观测值矩阵(或设计矩阵),它是的矩阵。默认情况下,regstats函数自动在X第1列元素的左边加入一列1,不需要用户自己添加。输入参数y为因变量的观测值向量,是的列向量。可选的输入参数model是一个字符串,用来控制回归模型的类型,其可用的字符串如表1-2所示。

    表1-2 regstats函数支持的model参数

    model参数的参数值

    说 明

    'linear'

    带有常数项的线性模型(默认情况)

    'interaction'

    带有常数项、线性项和交叉项的模型

    'quadratic'

    带有常数项、线性项、交叉项和平方项的模型

    'purequadratic'

    带有常数项、线性项和平方项的模型

    在这种调用方式下,regstats函数会生成一个交互式图形用户界面(GUI),界面上带有回归诊断统计量列表,包括系数的估计值、因变量的预测值、残差、判定系数、调整的判定系数、F检验和t检验的相关结果等,共23个可选项。通过这个界面,用户可以很方便地将回归分析的各种结果导入MATLAB工作空间。

    (2)stats = regstats(…)

    返回一个结构体变量stats,它有24个字段,包括了回归分析的所有诊断统计量。这种调用方式不生成图形用户界面,stats的后23个字段分别与图形用户界面上的23个选项相对应。

    (3)stats = regstats(y,X,model,whichstats)

    仅返回由whichstats参数指定的统计量。whichstats可以是形如 'leverage' 的单个字符串,也可以是形如{'leverage' 'standres' 'studres'}的字符串元胞数组。若whichstats是字符串 'all' ,则返回所有统计量。

    注意:当需要计算F统计量的观测值时,模型中应包含常数项。若模型中不包含常数项,regstats函数输出的F统计量的观测值是不正确的。在不考虑常数项的情况下,计算出的判定系数2R的值可能是负的,说明所用模型不适合用户的数据。

    展开全文
  • 请教下高手,用matlab回归分析时,如何提取出检验变量显著性的t统计量和p值啊?比如我现在的数据:X =9 81 729 11 121 133111 121 1331 15 225 337515 225 3...

    请教下高手,用matlab做回归分析时,如何提取出检验变量显著性的t统计量和p值啊?

    比如我现在的数据:

    X =

    9          81         729          11         121        1331

    11         121        1331          15         225        3375

    15         225        3375          22         484       10648

    22         484       10648          25         625       15625

    25         625       15625          30         900       27000

    30         900       27000          30         900       27000

    30         900       27000          24         576       13824

    24         576       13824          20         400        8000

    20         400        8000          13         169        2197

    13         169        2197           8          64         512

    8          64         512           4          16          64

    4          16          64           3           9          27

    3           9          27          11         121        1331

    11         121        1331          16         256        4096

    16         256        4096          22         484       10648

    22         484       10648          24         576       13824

    24         576       13824          30         900       27000

    30         900       27000          28         784       21952

    28         784       21952          26         676       17576

    26         676       17576          20         400        8000

    20         400        8000          12         144        1728

    12         144        1728           7          49         343

    7          49         343           4          16          64

    4          16          64           8          64         512

    8          64         512          10         100        1000

    Y =

    609

    494

    546

    537

    463

    513

    512

    513

    496

    492

    529

    538

    606

    411

    601

    568

    490

    422

    581

    358

    505

    378

    516

    458

    409

    用regress得出的只有R-square值,F统计量及其P值,没有t统计量,

    网上查了一下,说用regstats可以得出t统计量,我不太会用!哪位高手指导我下啊~~~~这个函数的4个model具体是什么个情况呢?

    我用whichstats = {'tstat','r'};

    stats = regstats(y,X,'linear',whichstats);

    tstat = stats.tstat

    r = stats.r在command窗口中运行,得出了r值,t值显示的是:

    tstat =

    beta: [7x1 double]

    se: [7x1 double]

    t: [7x1 double]

    pval: [7x1 double]

    dfe: 18

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  • matlab回归分析

    万次阅读 2018-10-14 15:53:29
    R称为复相关系数,R越大,y与x1,x2,x3.....的关系越密切,通常R大于...matlab代码为 clc,clear x1=[0.1:0.01:0.18]'; y=[42 41.5 45 45.5 45 47.5 49 55 50]'; x=[ones(9,1),x1]; %x(8,:)=[]; 去除异常点 %y(8,:)=...

    R称为复相关系数,R越大,y与x1,x2,x3.....的关系越密切,通常R大于0.8(或0.9)才认为相关关系成立

    一个例子

    matlab代码为

    clc,clear
    x1=[0.1:0.01:0.18]';
    y=[42 41.5 45 45.5 45 47.5 49 55 50]';
    x=[ones(9,1),x1];
    %x(8,:)=[];    去除异常点
    %y(8,:)=[];    去除异常点
    [b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x);
    b,bint,stats,rcoplot(r,rint)   %rcoplot是用来画残差图的,以便发现异常点

     

    注意用这种方式的话,x的第一列一定要有一列1,相当于从第二列开始才是每个x的数据

     

    matlab中还提供了rstool做回归分析(注意这种方式提供的x不需要在第一列多加一列1)

    该界面可以向matlab工作区中导出几个数值,包括beta(回归系数),rmse(剩余标准差),residuals(残差),另外1还可以在该界面改变模型

     

    非线性回归

    用到nlinfit , nlparci , nlpredci 这些函数(这里提供的x不需要在第一列多加一列1)

    nlinfit用来计算回归系数,nlparci用来计算回归系数的置信区间,nlpredci用来计算预测值的置信区间

    [beta,r,j]=nlinfit(x,y,modelfun,beta0)   其中modelfun是提供模型的非线性函数的m文件,r,j这两个参数在后两个函数会用到

    一个例子

    matlab代码为

    clear,clc
    data=[8.55 470 300 10
          3.79 285 80 10
          4.82 470 300 120
          0.02 470 80 120
          2.75 470 80 10
          14.39 100 190 10
          2.54 100 80 65
          4.35 470 190 65
          13.00 100 300 54
          8.50 100 300 120
          0.05 100 80 120
          11.32 285 300 10
          3.13 285 190 120];
    y=data(:,1);
    x=data(:,2:4);
    beta=[0.1 0.05 0.02 1 2]; %回归系数初值,任意取的
    [betahat,r,j]=nlinfit(x,y,@huaxue,beta);  %计算回归系数
    betaci=nlparci(betahat,r,'jacobian',j);   %计算回归系数的置信区间
    betaa=[betahat',betaci]
    [yhat,delta]=nlpredci(@huaxue,x,betahat,r,'jacobian',j)  %计算预测值及其置信区间

     

    其中huaxue文件的代码为

    function yhat=huaxue(beta,x);
    yhat=(beta(4)*x(:,2)-x(:,3)/beta(5))./(1+beta(1)*x(:,1)+beta(2)*x(:,2)+beta(3)*x(:,3));

     

    当然也可以使用nlintool,更加方便,使用方式为

    nlintool(x,y,'huaxue',beta)

    可以得到一个交互式界面,并且可以导出各种参数值和置信区间

     

    逐步回归

    使用stepwise,会得到一个交互式界面,调用格式为

    stepwise(x,y,inmodel,alpha)

    inmodel为矩阵x的列数的指标,给出初始模型中包括的子集(可缺省),alpha为显著性水平(可缺省)

    展开全文
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