matlab回归模型,matlab回归分析结果解读

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今天下午学校的MATLAB高级编程课开了，考虑到课程评价普遍认为课程阴间，笔者决定自学MATLAB编程，以写博客的方法进行总结输出辅助记忆理解.话不多说直接开整. 回归分析(Regression An2.一般的，称由y=β0+β1*x+ε确定的模型为一元线性回归模型：记作y=β0+β1*x+ε y(预测变量)、β0(y轴截距)、β1(斜率)、ε(随机误差) E(ε)=0,D(ε)=σ^2 E(数学期望)、D(

mdl= fitlm(tbl)返回基于表或数据集数组tbl中变量拟合的线性回归模型。默认情况下，fitlm将最后一个变量作为响应变量。示例mdl= fitlm(X,y)返回基于数据矩阵X拟合的响应y的%% regress回归n=24; X=[ones(n,1),x1',x2',x3']; [b,bint,r,rint,s]=regress(Y',X,0.05); b,bint,r,rint,s %{ 结果：回归系数b = (β0,β1,β2,β3) = (18

此MATLAB 函数返回基于表或数据集数组tbl 中变量拟合的线性回归模型。默认情况下，fitlm 将最后一个变量作为响应变量。Logistic回归：以指数结构函数作为回归模型的回归方法。一元线性回归首先从图形判断数据呈线性还是非线性。代码如下：%% 一元线性回归实例%% 输入数据clc, clear all, close al

其中，输人数据x,y分别为n×m矩阵和n维列向量，对一元非线性回归，x为n维列向量model是事先用m-文件定义的非线性函数，beta0是回归系数的初值，beta是估计出的回逐步回归：使用逐步回归函数stepwiselm可以从一个模型出发，尝试增加或者减少一项，从而改进结果，直到无法改进为止。02 Matlab中的多元回归分析Matlab统计工具箱