MATLAB一元线性回归分析
MATLAB一元线性回归分析应用举例
作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/
huigui.m
function [b,bint,r,rint,states,sima2,p,y0,zxqj]=huigui(x,y,x0)
%x –p元线性模型自变量的n个观测值的n×p矩阵,y -p元线性模型因变量的n个观测值的n×1向量,x0为预测值的横坐标
%b -模型系数β的最小二乘估计值,bint -模型系数β的100(1-alpha)%置信区间,r -模型拟合残差,rint -模型拟合残差的100(1-alpha)%置信区间.
%stats -包含R^2统计量、方差分析的F统计量的值、方差分析的显著性概率p值和sigama^2的估计值,y0为预测值纵坐标
format short;
x1=[ones(length(x),),x];
[b,bint,r,rint,states]=regress(y,x1);
sima2=(vpa(states(),));
p=vpa(states(),); %检验的p值 p<0.01,回归方程高度显著;0.0.1<=p<0.05,回归方程显著;p>=0.05,回归方程不显著
y0=b()+b()*x0;
s=sqrt(states());
zxqj=[y0-*s,y0+*s]; %置信区间
plot(x,y,'.'),lsline
%rcoplot(r,rint) %残差分析
结果:
>> x=[,,,,,,,,]';
>> y=[,,,,,,,,]';
>> x0=;
>> [b,bint,r,rint,states,sima2,p,y0,zxqj]=huigui(x,y,x0) b = -0.0278
1.9833 bint = -0.6342 0.5786
1.8756 2.0911 r = 0.0444
0.0611
0.0778
0.0944
0.1111
-0.8722
0.1444
0.1611
0.1778 rint = -0.6654 0.7543
-0.7116 0.8338
-0.7363 0.8918
-0.7426 0.9315
-0.7321 0.9543
-0.8722 -0.8722
-0.6611 0.9500
-0.5981 0.9203
-0.5124 0.8679 states = 1.0e+03 * 0.0010 1.8941 0.0000 0.0001 sima2 = 0.12460317460317460317 p = 0.00000000088276169535500757861 y0 = 19.8056 zxqj = 19.0996 20.5115
残差图:
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