matlab多元线性回归 matlab多元线性回归步骤

利用怎么matlab软件建立多元回归数学模型

如何利用matlab软件建立多元回归数学模型的方法有：

matlab多元线性回归 matlab多元线性回归步骤

1、多元回归数学模型是线性的，可以用regress（）函数求得。例如

f(x1,x2,x3)=a1+a2x1+a3x2+a4x3 %多元线性回归函数

求解方法：

x1=[。。。];x2=[。。。];x3=[。。。];

X=[ones(n,1) x1 x2 x3];

y=[。。。];

a = regress(y,X); %ai为多元线性回归函数的拟合系数

2、多元回归数学模型是非线性的，可以用lsqcurvefit（）或nlinfit（）函数求得。例如

f(x1,x2,x3)=a1+a2exp（x1）+a3exp（x2）+a4exp（x3） %多元非线性回归函数

求解方法：

x1=[。。。];x2=[。。。];x3=[。。。];y=[。。。];

x=[x1 x2 x3];

func=@(a,x)a(1)+a(2)exp（x:1）+a(3)exp（x:2）+a(4)exp（x:3）;%自定义函数

x0=[1 1 1]; %初值(根据问题来定)

a=lsqcurvefit(func,x0,x,y) %ai为多元非线性回归函数的拟合系数

或 a= nlinfit(x,y,func,x0)

matlab 画图 多元线性回归分析

Matlab中统计工具箱用命令regress实现多元线性回归，用的方法是小二乘法，基本用法是：

b=regress(Y,X)

Y,X是因变量和自变量，b为回归系数的估计值。

当然，也可以让结果更详细，这个你可以自己查看帮助文档 doc regress

这里使用：

[b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X)

其中，bint为回归系数的置信区间，r,rint为残及其置信区间，stats为计算回归模型的统计量。

所以，设房屋销售均价为Y，其余四个变量分别为X1,X2,X3,X4

则代码如下：

clc

clear

x=[];

Y=[];

X=[ones(length(x),1),x];

[b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X,0.05)X,Y的数据你填进去就可以了。

matlab怎么做多元回归分析

y=[320320160710320320320160710320];x1=[2.31.71.31.71.71.611.71.71.7];x2=[2.31.71.71.61.71.711.71.71.7];x3=[2.31.71.31.71.71.721.71.71.7];x4=[2.31.71.71.71.71.711.71.82.7];x5=[2.

多元线性回归模型如何检验异方matlab

多元线性回归模型检验异方matlab方法：采用怀特检验法来验证异方性。White检验的原假设是误的方相等。什么时候应该使用怀特测试，数据集有许多解释变量，则测试可能难以计算。除非有运行WhiteTest的特定原因（即需要自变量对方产生交互式非线性影响），否则应该使用更简单的Breusch-Pagan。White检验是一种渐近检验，旨在用于大样本。对于较小的样本，请谨慎解释结果。White测试的一个问题是，即使误的方相等，也可以返回显着的结果。发生这种情况是因为该模型是通用模型，并且可能会在数据中发现其他问题。理查德威廉姆斯的说法，测试更通用的原因之一是添加了测试更多类型异方的术语，例如添加回归量的平方（即自变量）以尝试识别沙漏等非线性形状。

你好，请问一下我在MATLAB中多元线性回归结果b后的三个数的具体意义是什么？

用MATLAB的regress（）函数得到的b是线性方程的系数。

从题主给出的结果来看，得到的回归方程应该是

Y=-0.221-0.2989X1-11.3037X2

MATLAB求解多元线性回归时，方程左边为表达式时，应该如何编写，例子如下

MATLAB求解多元线性回归，你可以这样来考虑：

1、明确具体的数据

x=[0，。。。，0.5]；

y=[400，。。。，800]；

z=[log(C(0,400))，。。。，log(C(0.5,800))]；

x=[x1,y1];y=z;

2、自定义函数

func=@(a,x)a（1）（x-a(4)）^2+a（2）（x-a(5)）^2+a（3）+ε；

3、确定初值，a0=[a10 a20 a30 a40 a50]；说明a10、a20、a30、a40、a50是一个具体的数值

4、用nlinfit函数求拟合系数，k1=a（1）,k2=a（2）,k3=a（3）,x0=a（4）,y0=a（5）

a= nlinfit(x,y,func,a0);

MATLAB怎么做多元线性回归，并对偏回归系数做t检验，并求出p值

进行多元线性回归统计数F,

t测验的小程序：

clear,clc

x=rand(50,10);y=rand(50,1);

%example

[n,k]=size(x);

X=[ones(n,1),x];%构建结构阵X，

A=X'X;

%求算信息阵A，

C=inv(A);

%求算信息阵的逆阵，

b=X\y,

%求算回归统计数向量，其中行为回归截距a,

RSS=y'y-b'X'y,

%求算离回归平方和，

MSe=RSS/(n-k-1),%求算离回归方，

Up=b.b./diag(C);%求算偏回归平方和，其中行是a与0异的偏平方和，

F=Up/MSe,%F测验，其中行为a与0异的F值，

=sqrt(MSediag(C));

%求算回归统计数标准误，

t=b./,

%回归统计数的

t测验，其中行为a与0异的t测验值。

[t,

t.^2,

F],%验证t^2=F

SSy=var(y)(n-1)

R2=(SSy-RSS)/SSy

顺便说一下，你的ttest(x,m)的

t测验指的是单个样本（平均数）与

m之间异显著性的

t测验，而非多元线性回归系数的

t测验。

MATLAB中多元线性回归命令 （除了regress）

二、一元线性回归

2．1．命令 polyfit小二乘多项式拟合

[p，S]=polyfit（x，y，m）

多项式y=a1xm+a2xm-1+…+amx+am+1

其中x=（x1，x2，…，xm）x1…xm为（n1）的矩阵;

y为（n1）的矩阵；

p=（a1，a2，…，am+1）是多项式y=a1xm+a2xm-1+…+amx+am+1的系数；

S是一个矩阵，用来估计预测误.

2．2．命令 polyval多项式函数的预测值

Y=polyval（p，x）求polyfit所得的回归多项式在x处的预测值Y；

p是polyfit函数的返回值；

x和polyfit函数的x值相同。

2．3．命令 polyconf 残个案次序图

[Y，DELTA]=polyconf（p，x，S，alpha）求polyfit所得的回归多项式在x处的预测值Y及预测值的显著性为1-alpha的置信区间DELTA；alpha缺省时为0.05。

p是polyfit函数的返回值；

x和polyfit函数的x值相同；

S和polyfit函数的S值相同。

2．4 命令 polytool（x，y，m）一元多项式回归命令

2．5．命令regress多元线性回归（可用于一元线性回归）

b=regress( Y, X )

[b, bint,r,rint,stats]=regress(Y,X,alpha)

b 回归系数

bint 回归系数的区间估计

r 残

rint 残置信区间

stats 用于检验回归模型的统计量，有三个数值：相关系数R2、F值、与F对应的概率p,相关系数R2越接近1，说明回归方程越显著；F > F1-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 时拒绝H0，回归模型成立。

Y为n1的矩阵；

X为（ones(n,1),x1,…,xm）的矩阵；

alpha显著性水平（缺省时为0.05）。

三、多元线性回归

3．1．命令 regress（见2。5）

3．2．命令 rstool 多元二项式回归

命令：rstool（x，y，’model’, alpha）

x 为nm矩阵

y为 n维列向量

model 由下列4个模型中选择1个（用字符串输入，缺省时为线性模型）：

linear（线性）：

purequadratic（纯二次）：

interaction（交叉）：

quadratic（完全二次）：

alpha 显著性水平（缺省时为0.05）

返回值beta 系数

返回值rmse剩余标准

返回值residuals残

四、非线性回归

4．1．命令 nlinfit

[beta,R,J]=nlinfit(X,Y,’’model’,beta0)

X 为nm矩阵

Y为 n维列向量

model为自定义函数

beta0为估计的模型系数

beta为回归系数

R为残

J4．2．命令 nlintool

nlintool(X,Y,’model’,beta0,alpha)

X 为nm矩阵

Y为 n维列向量

model为自定义函数

beta0为估计的模型系数

alpha显著性水平（缺省时为0.05）

4．3．命令 nlparci

betaci=nlparci(beta,R,J)

beta为回归系数

R为残

J返回值为回归系数beta的置信区间

4．4．命令 nlpredci

[Y,DELTA]=nlpredci(‘model’,X,beta,R,J)

Y为预测值

DELTA为预测值的显著性为1-alpha的置信区间；alpha缺省时为0.05。

X 为nm矩阵

model为自定义函数

beta为回归系数

R为残

J