使用MATLAB统计工具箱中的回归分析命令,对变量y和x1、x2进行线性回归: X=[ones(13,1) x1 x2]; b=regress(y,X),得到结果:b = 52.5773 1.4683 0.6623。因此,最终的回归模型为:y=52.5773+1.4683x1+0.6623x2。返回给MATLAB(liti52)。
MATLAB统计工具箱中的线性回归分析命令
相关推荐
MATLAB统计工具箱回归分析命令
本节介绍MATLAB统计工具箱提供的回归分析命令,涵盖多元线性回归、多项式回归、非线性回归以及逐步回归。
多元线性回归: 用于建立一个或多个自变量与因变量之间线性关系的模型。
多项式回归: 适用于自变量与因变量之间关系可以用多项式函数拟合的情况。
非线性回归: 用于构建因变量和自变量之间非线性关系的模型。
逐步回归: 通过逐步添加或删除自变量,找到最优回归模型的一种方法。
算法与数据结构
3
2024-06-04
多元二项式回归分析命令详解-MATLAB统计工具箱
多元二项式回归命令
rstool:rstool(x, y, 'model', alpha) 用于执行多元二项式回归。rstool 的主要参数如下:- x:n × m 矩阵,用于输入多维自变量。- y:n 维列向量,表示因变量。- 'model':指定回归模型类型。- alpha:显著性水平,默认为 0.05。
该命令使用 MATLAB 统计工具箱中的 rstool 函数来处理多维数据回归分析,帮助用户进行多元数据建模与分析。
算法与数据结构
0
2024-10-30
MATLAB数据统计与分析工具箱中的基本统计命令
MATLAB数据统计与分析工具箱涵盖了数据的录入、保存和调用,基本统计量的计算,常见概率分布函数的使用,频数直方图的绘制,参数估计的方法,假设检验的实施以及综合实例的详细说明。
统计分析
2
2024-07-25
MATLAB 数理统计工具箱指南
MATLAB 数理统计工具箱是一套全面的软件工具,用于执行各种数理统计分析和计算。本指南详细介绍了工具箱的功能和使用方法。
Matlab
2
2024-05-31
中心位置度量分析工具——Matlab统计工具箱PPT
4.1 中心位置度量数据样本的目的是准确定位数据分布的中心,以帮助理解样本数据的集中趋势。均值是一种简单而常见的位置估计量,但容易受到异常值的影响。相比之下,中位数和修正的均值对异常值不敏感。中位数是数据样本的50%分位点,修正的均值则通过剔除最高和最低的值来确定数据的中心位置。几何均值和调和均值在面对偏态数据或对数正态分布时也表现出色。以下是关于中心位置度量的相关函数介绍。
Matlab
0
2024-08-17
统计工具箱使用指南
MATLAB统计工具箱的文档大约有1000页,涵盖了各种统计分析方法和应用示例。
Matlab
0
2024-09-28
散布度量的MATLAB统计工具箱演示PPT
4.3 散布度量是指样本中数据偏离数值中心的程度,又称离差。极差定义为样本中最大观测值与最小观测值之差。标准差和方差是常用的散布度量,对描述正态分布样本很有效,但对抗离群值的能力较弱。平均绝对偏差对离群值也很敏感。四分位数间距是上四分位数和下四分位数之间的差。
Matlab
2
2024-07-19
Matlab开发HHentschke效应大小统计工具箱
Matlab开发:HHentschke效应大小统计工具箱。该工具箱能够计算多种影响大小统计数据,包括置信区间等信息。
Matlab
0
2024-08-29
MATLAB 统计工具箱 R2012b
MATLAB 统计工具箱包含大约3000页内容,完全以英文呈现。
Matlab
0
2024-08-23