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1、利用Matlab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
2、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。% 一元回归分析x=1097 1284 1502 1394 1303 1555 1917 2051 2111 2286 2311 2003 2435 2625 2948 3, 55 3372;%自变量序列数据y=698 872 988 807 738 1025 1316 1539 1561 1765 1762 1960 1902 2013 2446 2736 2825;%因变量序列数据X=ones(size(x),x,pause b,bint,r,rint,stats=regress(y,X,0.05),pause%调用一元回
3、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% 输入各种自变量数据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;x2=31 55 67 50 38 71 30 56 42 73 60 44 50 39 55 70 40 50 62 59;x3=10 8 12 7 8 12 12 5 8 5 11 12 6 10 10 6 11 11 9 9;x4=8 6 9 16 15 17 8 10 4 16 7 12 6 4 4 14 6 8 13 11;%输入因变量数据y=79.3 200.1
4、163.1 200.1 146.0 177.7 30.9 291.9 160 339.4 159.6 86.3 237.5 107.2 155 201.4 100.2 135.8 223.3 195;X=ones(size(x1),x1,x2,x3,x4;b,bint,r,rint,stats=regress(y,X)%回归分析Q=r*rsigma=Q/18rcoplot(r,rint);%逐步回归 X1=x1,x2,x3,x4;stepwise(X1,y,1,2,3)%逐步回归% X2=ones(size(x1),x2,x3;% X3=ones(size(x1),x1,x2,x3;% X4=ones(size(x1),x2,x3,x4;% b1,b1int,r1,r1int,stats1=regress(y,X2)% b2,b2int,r2,r2int,stats2=regress(y,X3);% b3,b3int,r3,r3int,stats3=regress(y,X4);
