matlab统计工具箱中的回归分析命令课件.ppt

在MATLAB工作区中输入命令： beta, rmse To MATLAB(liti31) 结果为: b = 110.5313 0.1464 -26.5709 -0.0001 1.8475 stats = 0.9702 40.6656 0.0005 法二 To MATLAB(liti32) 返回 将 化为多元线性回归： 非线性回 归 （1）确定回归系数的命令： [beta，r，J]=nlinfit（x,y,’model’,beta0） （2）非线性回归命令：nlintool（x，y，’model’, beta0，alpha） 1．回归： 残差 Jacobi矩阵 回归系数的初值 事先用M文件定义的非线性函数 估计出的回归系数 输入数据x．y分别为 矩阵和n维列向量，对一元非线性回归，x为n维列向量. 2．预测和预测误差估计： [Y，DELTA]=nlpredci（’model’, x，beta，r，J） 求nlinfit 或lintool所得的回归函数在x处的预测值Y及预测值的显著性水平为1-alpha的置信区间Y DELTA. ± 例 4 对第一节例2，求解如下： 2．输入数据： x=2:16; y=[6.42 8.20 9.58 9.5 9.7 10 9.93 9.99 10.49 10.59 … 10.60 10.80 10.60 10.90 10.76]; beta0=[8 2]; 3．求回归系数： [beta,r ,J]=nlinfit(x,y,volum,beta0)； beta 得结果：beta = 11.6036 -1.0641 即得回归模型为： To MATLAB(liti41) 题目 4．预测及作图： [YY,delta]=nlpredci(volum,x,beta,r ,J)； plot(x,y,k+,x,YY,r) To MATLAB(liti42) 例5* 财政收入预测问题：财政收入与国民收入、工业总产值、农业总产值、总人口、就业人口、固定资产投资等因素有关.表中列出了1952─1981年的原始数据，试构造预测模型. 解 设国民收入、工业总产值、农业总产值、总人口、就业人口、固定资产投资分别为x1、x2、x3、x4、x5、x6，财政收入为y，设变量之间的关系为： y= ax1+bx2+cx3+dx4+ex5+fx6 使用非线性回归方法求解. 1．? 对回归模型建立M文件model.m如下: function yy=model(beta0,X) a=beta0(1); b=beta0(2); c=beta0(3); d=beta0(4); e=beta0(5); f=beta0(6); x1=X(:,1); x2=X(:,2); x3=X(:,3); x4=X(:,4); x5=X(:,5); x6=X(:,6); yy=a*x1+b*x2+c*x3+d*x4+e*x5+f*x6; 2. 主程序liti6.m如下: X=[598.00 349.00 461.00 57482.00 20729.00 44.00 ………………………………………………………….. 2927.00 6862.00 1273.00 100072.0 43280.00 496.00]; y=[184.00 216.00 248.00 254.00 268.00 286.00 357.00 444.00 506.00 ... 271.00 230.00 266.00 323.00 393.00 466.00 352.00 303.00 447.00 ... 564.00 638.00 658.00 691.00 655.00 692.00 657.00 723.00 922.00 ... 890.00 826.00 810.0]; beta0=[0.50 -0.03 -0.60 0.01 -0.02 0.35]; beta