matlab回归预测代码
@家骂1561：用MATLAB怎么做线性回归? -
乔饺18670966743…… 1.stats]=regress(y,x)..,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.]. 2.[b;stats——1*3检验统计量. 3.式中:b——参数估计值利用matlab的regress()多元线性回归函数可以做线性回归. 4.实现代码;bint——b的置信区间;r——残差向量y-xb;rint——r的置信区间;y——因变量数据n*1向量.]. 5.y =[,bint,r,rint: x=[.
@家骂1561：小弟求一个简单的一元线性回归预测MATLAB程序,感激不尽
乔饺18670966743…… figure; x=[2005 2006 2007 2008 2009 2010]; y2=[45906 53809 63184 72123 81941 88833]; a=polyfit(x,y2,1); xi=2005:1:2010; yi=polyval(a,xi); plot(x,y2,'go','MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor','g','MarkerSize',6); xlabel('年份'); ylabel('GDP')...
@家骂1561：MATLAB中多元线性回归命令 (除了regress) -
乔饺18670966743…… 二、一元线性回归 2.1.命令 polyfit最小二乘多项式拟合 [p,S]=polyfit(x,y,m) 多项式y=a1xm+a2xm-1+…+amx+am+1 其中x=(x1,x2,…,xm)x1…xm为(n*1)的矩阵; y为(n*1)的矩阵; p=(a1,a2,…,am+1)是多项式y=a1xm+a2xm-1+…+amx+am+1的...
@家骂1561：一元线性回归怎么用matlab编程 -
乔饺18670966743…… 使用regress命令 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] = ...
@家骂1561：如何用matlab模拟一个逻辑回归的方程啊,求大神帮忙写代码 -
乔饺18670966743…… 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,第一个是回归方程的决定系数R的平方(R是相关系数),第二个是F的统计量值,第三个是F统计量对应的概率值p,第4个是剩余的方差s的平方.
@家骂1561：急求多元线性回归matlab代码 我用的是matlab7.0 -
乔饺18670966743…… x0 = ones(1,6); x1=[4 4 4 5 5 6]; x2=[18 31 44 58 65 78]; x3=[9 11 15 16 18.9 21.9]; y = [7.66 9.89 11.49 11.93 11.28 15.58]'; A = [x0;x1;x2;x3]'; b=regress(y,A);
@家骂1561：利用matlab做回归分析, -
乔饺18670966743…… 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.
@家骂1561：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~ -
乔饺18670966743…… 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
@家骂1561：帮忙用matlab做个线性回归分析,给出程序代码 可以复制过来直接用的 回归方程变为:y=b0+b1x1+b2x2+b3x3 -
乔饺18670966743…… lear clc A=xlsread('a.xls'); x1=A(:,2); x2=A(:,3); x3=A(:,4); y=A(:.1); x=[ones(9,1),x1,x2,x3]; [b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x) rcoplpt(r,rint)
@家骂1561：求一个多元线性回归的matlab代码 -
乔饺18670966743…… 程序是没错的,但显然拟合效果很不理想. y=[35 43 55 47 43 57 26 27 28 29 22 29 19 11 14 23 20 22 13 8 3 27 26 5]; x1=[2 2 2 2 2 2 5 5 5 5 5 5 7 7 7 7 7 7 10 10 10 10 10 10]; x2=[0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1]; x3=[0.25 0.50 0....
乔饺18670966743…… 1.stats]=regress(y,x)..,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.]. 2.[b;stats——1*3检验统计量. 3.式中:b——参数估计值利用matlab的regress()多元线性回归函数可以做线性回归. 4.实现代码;bint——b的置信区间;r——残差向量y-xb;rint——r的置信区间;y——因变量数据n*1向量.]. 5.y =[,bint,r,rint: x=[.
@家骂1561：小弟求一个简单的一元线性回归预测MATLAB程序,感激不尽
乔饺18670966743…… figure; x=[2005 2006 2007 2008 2009 2010]; y2=[45906 53809 63184 72123 81941 88833]; a=polyfit(x,y2,1); xi=2005:1:2010; yi=polyval(a,xi); plot(x,y2,'go','MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor','g','MarkerSize',6); xlabel('年份'); ylabel('GDP')...
@家骂1561：MATLAB中多元线性回归命令 (除了regress) -
乔饺18670966743…… 二、一元线性回归 2.1.命令 polyfit最小二乘多项式拟合 [p,S]=polyfit(x,y,m) 多项式y=a1xm+a2xm-1+…+amx+am+1 其中x=(x1,x2,…,xm)x1…xm为(n*1)的矩阵; y为(n*1)的矩阵; p=(a1,a2,…,am+1)是多项式y=a1xm+a2xm-1+…+amx+am+1的...
@家骂1561：一元线性回归怎么用matlab编程 -
乔饺18670966743…… 使用regress命令 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] = ...
@家骂1561：如何用matlab模拟一个逻辑回归的方程啊,求大神帮忙写代码 -
乔饺18670966743…… 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,第一个是回归方程的决定系数R的平方(R是相关系数),第二个是F的统计量值,第三个是F统计量对应的概率值p,第4个是剩余的方差s的平方.
@家骂1561：急求多元线性回归matlab代码 我用的是matlab7.0 -
乔饺18670966743…… x0 = ones(1,6); x1=[4 4 4 5 5 6]; x2=[18 31 44 58 65 78]; x3=[9 11 15 16 18.9 21.9]; y = [7.66 9.89 11.49 11.93 11.28 15.58]'; A = [x0;x1;x2;x3]'; b=regress(y,A);
@家骂1561：利用matlab做回归分析, -
乔饺18670966743…… 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.
@家骂1561：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~ -
乔饺18670966743…… 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
@家骂1561：帮忙用matlab做个线性回归分析,给出程序代码 可以复制过来直接用的 回归方程变为:y=b0+b1x1+b2x2+b3x3 -
乔饺18670966743…… lear clc A=xlsread('a.xls'); x1=A(:,2); x2=A(:,3); x3=A(:,4); y=A(:.1); x=[ones(9,1),x1,x2,x3]; [b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x) rcoplpt(r,rint)
@家骂1561：求一个多元线性回归的matlab代码 -
乔饺18670966743…… 程序是没错的,但显然拟合效果很不理想. y=[35 43 55 47 43 57 26 27 28 29 22 29 19 11 14 23 20 22 13 8 3 27 26 5]; x1=[2 2 2 2 2 2 5 5 5 5 5 5 7 7 7 7 7 7 10 10 10 10 10 10]; x2=[0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1 0 0 0 1 1 1]; x3=[0.25 0.50 0....
