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本次教程的主要內容包含 一、多元線性回歸 2 多元線性回歸regress 二、多項式回歸 3 一元多項式polyfit或者polytool 多元二項式rstool或者rsmdemo 三、非線性回歸 4 非線性回歸nlinfit 四、逐步回歸 5 逐步回歸stepwise 一、多元線性回歸 多元線性回歸 1、bregressY, X 確定回歸系數的點估計值 2、[b, bint,r,rint,stats]regressY,X,alpha 求回歸系數的點估計和區間估計、并檢驗回歸模型 ①bint表示回歸系數的區間估計. ②r表示殘差 ③rint表示置信區間 ④stats表示用于檢驗回歸模型的統計量,有三個數值相關系數r2、F值、與F對應的概率p 說明相關系數r2越接近1，說明回歸方程越顯著； 時拒絕H0，F越大， 說明回歸方程越顯著；與F對應的概率px[143 145 146 147 149 150 153 154 155 156 157 158 159 160 162 164] ; 2. X[ones16,1 x]; 3. Y[88 85 88 91 92 93 93 95 96 98 97 96 98 99 100 102] ; 復制代碼 2回歸分析及檢驗 1. [b,bint,r,rint,stats]regressY,X 2. 3. b 4. 5. -16.0730 6. 0.7194 7. 8. 9. bint 10. 11. -33.7071 1.5612 12. 0.6047 0.8340 13. 14. 15. r 16. 17. 1.2056 18. -3.2331 19. -0.9524 20. 1.3282 21. 0.8895 22. 1.1702 23. -0.9879 24. 0.2927 25. 0.5734 26. 1.8540 27. 0.1347 28. -1.5847 29. -0.3040 30. -0.0234 31. -0.4621 32. 0.0992 33. 34. 35. rint 36. 37. -1.2407 3.6520 38. -5.0622 -1.4040 39. -3.5894 1.6845 40. -1.2895 3.9459 41. -1.8519 3.6309 42. -1.5552 3.8955 43. -3.7713 1.7955 44. -2.5473 3.1328 45. -2.2471 3.3939 46. -0.7540 4.4621 47. -2.6814 2.9508 48. -4.2188 1.0494 49. -3.0710 2.4630 50. -2.7661 2.7193 51. -3.1133 2.1892 52. -2.4640 2.6624 53. 54. 55. stats 56. 57. 0.9282 180.9531 0.0000 1.7437 復制代碼 運行結果解讀如下 參數回歸結果為 ，對應的置信區間分別為[-33.7017,1.5612]和[0.6047,0.834] r20.9282越接近于1，回歸效果越顯著，F180.9531， p0.0000，由pt1/301/3014/30; 2. s[11.86 15.67 20.60 26.69 33.71 41.93 51.13 61.49 72.90 85.44 99.08 113.77 129.54 146.48]; 3. [p,S]polyfitt,s,2 4. 5. p 6. 7. 489.2946 65.8896 9.1329 8. 9. 10. S 11.

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總結

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