matlab 回归分析t检验,第三章利用Matlab和SPSS进行线性回归分析

§3.利用Matlab和SPSS进行线性回归分析

回归分析是处理两个及两个以上变量间线性依存关系的统计方法。可以通过软件Matlab和SPSS实现。

1.利用Matlab软件实现

在Matlab中，可以直接调用命令实现回归分析，

(1)[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x)，其中b是回归方程中的参数估计值，bint是b的置信区间，r和rint分别表示残差及残差对应的置信区间。stats包含三个数字，分别是相关系数，F统计量及对应的概率p值。

(2)recplot(r,rint)作残差分析图。

(3)rstool(x,y)一种交互式方式的句柄命令。

以下通过具体的例子来说明。

例，现有多个样本的因变量和自变量的数据，下面我们利用Matlab，通过回归分析建立两者之间的回归方程。

% 一元回归

x=[1097 1284 1502 1394 1303 1555 1917 2051 2111 2286 2311 2003 2435 2625 2948 3, 55 3372];%因变量时间序列数据

y=[698 872 988 807 738 1025 1316 1539 1561 1765 1762 1960 1902 2013 2446 2736 2825];%自变量时间序列数据

X=[ones(size(x')),x'],pause

[b,bint,r,rint,stats]=regress(y',X,0.05),pause%调用一元回归分析函数

rcoplot(r,rint)%画出在置信度区间下误差分布。

% 多元回归分析

% 输入各种因变量数据

x1=[5.5 2.5 8 3 3 2.9 8 9 4 6.5 5.5 5 6 5 3.5 8 6 4 7.5 7]';

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