前言

最近学了不少回归分析的知识，用到了几个常用的Matlab命令，写在这里做个总结。

回归分析，就是研究几种变量之间的关系。如果你也很喜欢分析数据，这种技巧是基本的一项。（PS：高级的是机器学习。）

1 regress命令

用于一元及多元线性回归，本质上是最小二乘法。在Matlab 2014a中，输入help regress ，会弹出和regress的相关信息，一一整理。

调用格式：

B = regress(Y,X)
[B,BINT] = regress(Y,X)
[B,BINT,R] = regress(Y,X)
[B,BINT,R,RINT] = regress(Y,X)
B,BINT,R,RINT,STATS] = regress(Y,X)
[...] = regress(Y,X,ALPHA)

参数解释：

B：回归系数，是个向量（“the vector B of regression coefficients in the linear model Y = X*B”）。
BINT：回归系数的区间估计（“a matrix BINT of 95% confidence intervals for B”）。
R：残差（ “a vector R of residuals”）。
RINT：置信区间（“a matrix RINT of intervals that can be used to diagnose outliers”）。
STATS：用于检验回归模型的统计量。有4个数值：判定系数R^2，F统计量观测值，检验的p的值，误差方差的估计。
ALPHA：显著性水平（缺少时为默认值0.05）。

2 regress函数例程

目标函数：y=Ax1^2+Bx1^2+Cx1+Dx2+Ex1*x2+F （这是一个二次函数，两个变量，大写的字母是常数）


%导入数据
y=[7613.51  7850.91  8381.86  9142.81 10813.6 8631.43 8124.94 9429.79 10230.81
... 10163.61 9737.56 8561.06 7781.82 7110.97]';
x1=[7666 7704 8148 8571 8679 7704 6471 5870 5289 3815 3335 2927 2758 2591]';
x2=[16.22 16.85 17.93 17.28 17.23 17 19 18.22 16.3 13.37 11.62 10.36 9.83 9.25]';
X=[ones(size(y)) x1.^2 x2.^2 x1 x2 x1.*x2];%开始分析
[b,bint,r,rint,stats] = regress(y,X);

结果截图：

b为对应的参数 b(1)为F(最后那个常数项) ，b(2)为A（第一个参数），b(3)为B，b(4)为C，b(4)为D，b(5)为E。bint为b的95%置信区间。

比较重要的stats分析：

stats的第三个参数为F检测的P值，p值很小（P<0.001）,说明拟合模型有效。（这里的分析技巧，以后有时间的话，会专门总结。）

（注：*号是乘法的意思，*前面的数是矩阵的系数。）

下面数据可视化看下。


%以下绘图查看拟合效果
<pre name="code" class="cpp">

scatter3(x1,x2,y,'filled') %scatter可用于画散点图

截图：

后续的分析如下：

%拟合，三维视图显示
hold on  %在刚刚那副散点图上接着画
x1fit = min(x1):100:max(x1);   %设置x1的数据间隔
x2fit = min(x2):1:max(x2);     %设置x2的数据间隔
[X1FIT,X2FIT] = meshgrid(x1fit,x2fit);    %生成一个二维网格平面，也可以说生成X1FIT,X2FIT的坐标
YFIT=b(1)+b(2)*X1FIT.^2+b(3)*X2FIT.^2+b(4)*X1FIT... +b(5)*X2FIT+b(6)*X1FIT.*X2FIT;    %代入已经求得的参数，拟合函数式
mesh(X1FIT,X2FIT,YFIT)    %X1FIT，X2FIT是网格坐标矩阵，YFIT是网格点上的高度矩阵
view(10,10)  %改变角度观看已存在的三维图，第一个10表示方位角，第二个表示俯视角。%方位角相当于球坐标中的经度，俯视角相当于球坐标中的纬度
xlabel('x1') %设置X轴的名称
ylabel('x2') %设置y轴的名称
zlabel('y')  %设置z轴的名称</span>

最终结果截图：

参考文献：

http://wenku.baidu.com/link?url=HkCnQVFa7s0TR1_I7GOrH_jBitSG3Cgg8rDxhn-1ac3rsGhbCWCe2BYKVUDL6jh2n84qv_gdn2ZHBj1CoGHhLNrR84Fc8hvmnVT8aF8ybCu

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