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数据回归分析和拟合的Matlab实现
资料介绍
数据回归分析和拟合的Matlab实现
本次将教程的主要内容包含: 一、多元线性回归 2# 多元线性回归:regress 二、多项式回归 3# 一元多项式:polyfit或者polytool 多元二项式:rstool或者rsmdemo 三、非线性回归 4# 非线性回归:nlinfit 四、逐步回归 5# 逐步回归:stepwise
[b, bint,r,rint,stats]=regress(Y,X,alpha) 求回归系数的点估计和区间估计、并检验回归模型 ①bint表示回归系数的区间估计. ②r表示残差 ③rint表示置信区间 ④stats表示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 说明:相关系数r2越接近1,说明回归方程越显著;
时拒绝H0,F越大,说明回归方程越显著;与F对应的概率p<α时拒绝H0 ⑤alpha表示显著性水平(缺省时为0.05) 3、rcoplot(r,rint) 画出残差及其置信区间具体参见下面的实例演示 4、实例演示,函数使用说明
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