一元线性回归怎么用matlab编程
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解决时间 2021-02-18 10:18
- 提问者网友:容嬷嬷拿针来
- 2021-02-18 00:35
一元线性回归怎么用matlab编程
最佳答案
- 五星知识达人网友:不想翻身的咸鱼
- 2021-02-18 01:16
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] = REGRESS(Y,X) returns a matrix BINT of 95% confidence
intervals for B.
BINT,B的95%的置信区间矩阵
[B,BINT,R] = REGRESS(Y,X) returns a vector R of residuals.
R,残差向量
rcoplot(r,rint)
这是个画残差的函数,红色的表示超出期望值的数据
圆圈代表残差的值,竖线代表置信区间的范围!
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 a matrix BINT of 95% confidence
intervals for B.
BINT,B的95%的置信区间矩阵
[B,BINT,R] = REGRESS(Y,X) returns a vector R of residuals.
R,残差向量
rcoplot(r,rint)
这是个画残差的函数,红色的表示超出期望值的数据
圆圈代表残差的值,竖线代表置信区间的范围!
全部回答
- 1楼网友:冷風如刀
- 2021-02-18 01:43
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] = regress(y,x) returns a matrix bint of 95% confidence
intervals for b.
bint,b的95%的置信区间矩阵
[b,bint,r] = regress(y,x) returns a vector r of residuals.
r,残差向量
rcoplot(r,rint)
这是个画残差的函数,红色的表示超出期望值的数据
圆圈代表残差的值,竖线代表置信区间的范围
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