Matlab回归分析regress和polyfit
在matlab中regress()函数和polyfit()函数都可以进行回归分析。
(1)regress()函数主要用于线性回归,一元以及多元的。它可以提供更多的信息,残差之类的。
(2)polyfit()函数是利用多项式拟合。可以是线性也可以是非线性的。
(1)regress()函数详解
[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,X,alpha)
说明:b是线性方程的系数估计值,并且第一值表示常数,第二个值表示回归系数。bint是系数估计值的置信度为95%的置信区间,r表示残差,rint表示各残差的置信区间,stats是用于检验回归模型的统计量,有三个数值其中有表示回归的R2统计量和F以及显著性概率P值,alpha为置信度。
相关系数r^2越大,说明回归方程越显著;与F对应的概率P<alpha时候拒绝H0,回归模型成立。
y表示一个n-1的矩阵,是因变量的值,X是n-p矩阵,自变量x和一列具有相同行数,值是1的矩阵的组合。 如:对含常数项的一元回归模型,可将X变为n-2矩阵,其中第一列全为1。
ONES(SIZE(A)) is the same size as A and all ones。
利用它实现X=[ones(size(x))x]
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