matlab计算回归系数
MATLAB移动平均自回归模型(ARIMA)
本文利用MATLAB移动平均自回归模型（ARIMA）对日本1952年至2020年信息与通信业正式员工工资指数进行时间序列分析。通过分析得出结论，该模型能够较好地拟合数据。在此基础上，文章对日本2021年至2025年该行业的工资指数进行了预测。首先，选取了日本1952年至2020年信息与通信业正式员工工资指数作为研究对象。为了...
如何用matlab进行回归分析
1、建立工作文件，创建并编辑数据。结果如下图所示。2、在命令行输入lsycx,然后回车。3、弹出equation窗口，如图所示。观察t统计量、可决系数等，可知模型通过经济意义检验，查表与X的t统计量比较发现，t检验值显著。模型对Y的解释程度高达99.3%。4、将样本期范围从1978-2003年扩展为1978-2004年：在...
如何用Matlab求自回归模型系数
用Matlab求自回归模型系数方法：用Matlab求自回归模型（拟合方程）系数的方法比较多，最常用的有 1、多元线性方程——可以用regress（）函数 a=regress(y,X)2、多元非线性方程——可以用nlinfit（）函数或lsqcurvefit（）函数 a=nlinfit(x,y,func,x0);a=lsqcurvefit(func,x0,x,y)说明：x、y为已知...
Matlab 的线性回归最小二乘法 求大神解答
使用最小二乘法拟合比较简单：x_r=[abscissa ones(size(abscissa))]\\ordinates;求出来即为题中的x和γ。如果不限方法，也可以使用多项式拟合：p = polyfit(abscissa, ordinates,1);得到的结果是一致的（但二者分别是列向量和行向量）。使用绝对值最小的拟合方法稍微复杂一些：e = ones(size(...
matlab中做回归分析,怎么获得每一个预测变量的系数和p值和R方~跪求函 ...
对于多变量线性回归分析，可以regress（）函数来预测变量系数。基本用法：[b,bint,r,rint,stats] = regress(y, X)式中：b——变量系数 bint——bint为b的置信区间 r——残差向量 rint——rint为r的置信区间 stats——为1×3检验统计量，第一个是回归方程的置信度，即相关系数R²；第二...
用MATLAB做线性回归
regress(y',[ones(numel(x),1),x'])ans = 7.9874e+02 1.0597e+01 方法二：>> lm = LinearModel.fit(x',y')lm = Linear regression model:y ~ 1 + x1 Estimated Coefficients:Estimate SE tStat pValue (Intercept) 798.74 79.626 10.031 1.5448e-06 x1 ...
matlab中多元线性回归方程分析和拟合
有时候我们在使用matlab的时候，想进行多元线性回归方程的分析和拟合，怎么进行呢，下面来分享一下方法 第一步我们首先需要知道matlab中用于建立多元线性回归模型的是“[b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X)”，其中b是方程的系数矩阵，bint是回归系数的区间，r残差,rint置信区间，stats用于检验回归模型...
用MATLAB求下面的回归方程,谢谢!求过程
X和Y就是你要拟合的数据，上面的是MATLAB工具箱中的regress命令，为［b，bint，r，rint，stats］＝regress（y，x，alpha）．你这里alpha是缺省的此时默认是0．05 输出b为β的估计值，bint为b的置信区间，r为残差向量，rint为r的置信区间，stats为回归模型的检验统计量，有四个值，第一个是回归...
MATLAB中多元线性回归命令 (除了regress)
Y=polyval（p，x）求polyfit所得的回归多项式在x处的预测值Y；p是polyfit函数的返回值；x和polyfit函数的x值相同。2．3．命令 polyconf 残差个案次序图 [Y，DELTA]=polyconf（p，x，S，alpha）求polyfit所得的回归多项式在x处的预测值Y及预测值的显著性为1-alpha的置信区间DELTA；alpha缺省时为0....
MATLAB怎么做多元线性回归,并对偏回归系数做t检验,并求出p值
clear,clc x=rand(50,10);y=rand(50,1); % example [n,k]=size(x);X=[ones(n,1),x];%构建结构阵X，A=X'*X; %求算信息阵A，C=inv(A); %求算信息阵的逆阵，b=X\\y, % 求算回归统计数向量，其中第一行为回归截距a,RSS=y'*y-b'*X'*y, %求算离回归平方和，MSe=RSS\/...
崇州市硫糖回答： f=@(a,x)a(1)+(a(2)+a(3)*(1-m)/m+a(4)*n/m^2).*(x(1,:)+x(2,:))/2+(a(5)+a(6)*(1-m)/m+a(7)*n/m^2).*(x(1,:)-x(2,:))/2; x = [281.1 283.0 284.8 286.7288.7 290.7 292.7; 282.5 285.4 288.3 291.3 294.3 297.4 300.6]; y = [280 285 290 295 300 305310]; m = 0....
巫狗13356711115问： 如何用MATLAB最小二乘法得出回归方程系数 - ？
崇州市硫糖回答： 试用回归系数计算的函数[b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X),即可得到回归系数.
巫狗13356711115问： 如何用matlab求一元线性回归方程的相关系数? 求具体的程序!!!!!!!!!!! - ？
崇州市硫糖回答： x=[2 3 5 1 8];y=[ 25 25 20 30 16 ];p=polyfit(x,y,1) 结果: p = -1.8766 30.3312 得y=-1.8766*x+30.3312x=[2 3 5 1 8];y=[ 25 25 20 30 16 ];p=polyfit(x,y,2) 结果:p = 0.1457 -3.2086 32.3916 得y=0.1475*x^2-3.2086*x+32.3916方法类似,等等
巫狗13356711115问： 利用matlab求自回归参数 - ？
崇州市硫糖回答： 1、相关系数就用命令corrcoefmin(min(corrcoef(x1,x2)))就是x1,x2之间的相关系数.比如t=(1:0.1:100)';w=2*pi;x1=sin(w*t)+randn(size(t));x2=cos(w*t)+randn(size(t));x3=sin(w*t)+randn(size(t));x1_x2=min(min(corrcoef(x1,x2)))x1_x3=min(min(corrcoef(...
巫狗13356711115问： 对于多元线性回归,matlab如何求出各变量x1,x2,x3,x4的标准化回归系数?？
崇州市硫糖回答： X = [ones(size(x1)) x1 x2 x1.*x2];b = regress(y,X) % Removes NaN data返回值中的b矩阵就是回归系数,如果你需要标准化回归系数,需要先对数据标准化,即将原始数据减去相应变量的均数后再除以该变量的标准差,然后再做回归,相应得回归系数为标准化回归系数.
巫狗13356711115问： 如何用matlab求解一元线性回归 - ？
崇州市硫糖回答： 多元线性回归——用最小二乘估计法 B = REGRESS(Y,X) , 返回值为线性模型Y = X*B的回归系数向量 X ,n-by-p 矩阵,行对应于观测值,列对应于预测变量 Y ,n-by-1 向量,观测值的响应(即因变量,译者注) [B,BINT] = REGRESS(Y,X) returns ...
巫狗13356711115问： 利用matlab做回归分析, - ？
崇州市硫糖回答： 利用matlab做回归分析的步骤: x1=[] x2=[] x3=[] X=[ones(length(x1) x1 x2 x3]; [b,bint,r,rint,stats]=regress(y,X); a=b(1),c=b(3),c=b(4),b=(2) 这样就可以得到y=a+bx1+cx2+dx3的表达式的系数.
巫狗13356711115问： 如何利用matlab做线性回归 - ？
崇州市硫糖回答： 利用matlab的regress()多元线性回归函数可以做线性回归. 实现代码: x=[...] y =[...] [b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x);式中:b——参数估计值;bint——b的置信区间;r——残差向量y-xb;rint——r的置信区间;stats——1*3检验统计量,第一值是回归方程的置信度(相关系数),第二值是F统计量值,第二值是与F统计量相应的p值;y——因变量数据n*1向量;X——自变量数据n*m向量
巫狗13356711115问： matlab中做回归分析,怎么获得每一个预测变量的系数和p值和R方~跪求函数~ - ？
崇州市硫糖回答： 对于多变量线性回归分析,可以regress()函数来预测变量系数. 基本用法: [b,bint,r,rint,stats] = regress(y, X) 式中:b——变量系数 bint——bint为b的置信区间 r——残差向量 rint——rint为r的置信区间 stats——为1*3检验统计量,第一个是回归方程的置信度,即相关系数R²;第二个是F统计量;第三个是F统计量相应的p值 y——因变量向量,n*1向量 X——自变量向量,n*p向量
巫狗13356711115问： matlab回归分析怎么做? - ？
崇州市硫糖回答： X=[1 1 4 6 8 11 14 17 21]' Y=[2.49 3.30 3.68 12.20 27.04 61.10 108.80 170.90 275.50]' X=[ones(9,1), X] [b,bint,r,rint,stats]= regress(Y,X)输出向量b,bint为回归系数估计值和它们的置信区间,r,rint为残差及其置信区间,stats是用于检验回归模型的统计量,有三个数值,第一个是R2,其中R是相关系数,第二个是F统计量值,第三个是与统计量F对应的概率P,当P<α时拒绝H0,回归模型成立.
