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mAtlAB线性回归代码

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 0.75

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;stats1*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;bintb的置信区间;r残差向量y-xb;rintr的置信区间;y因变量数据n*1向量.].5.y =[,bint,r,rint:x=[.

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)

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);

用cftool,在matlab里的命令汗输入就行了,可视化界面,很好用

你可以使用matlab的非线性拟合来做,具体看我后面的网址或自己doc nlinfit>> f = @(b,x) normcdf(x,b(1),b(2));>> x = [16 18 20]';>> y = [95.7 96.5 96.6]'/100;>> p = nlinfit(x,y,f,[0 20]'); 注意,这里初始值[0 20]非常重要,如果选择不当会得到一个无

y=[20 20 21 22 22 22 23 24 26 28 56 34 43 45 45.37 48.07 54.07 54.08 56.81 59.45];x=[14.81 15.34 16.13 17.6 18.59 20.3 21.52 22.49 24.2 25.22 26.56 27.76 27.79 44.35 45.61 44.52 45.57 46.98 46.14 48.36];y1=log(y);x1=log(x);p=polyfit(x1,y1,1);a=exp(p(2))b=p(1)a = 1.6460b = 0.9071y=a*exp(b*x)那么预处理数据为ln y =ln a +b*lnx

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');

2015a版的matlab有如下的线形回归算法. 方法名 函数名 说明1.多元线性回归 fitlm 具有多个预测变量的线性回归2.逐步回归 stepwise 交互式逐步回归3多目标的多元线性回归 mvregress 使用多变量输出的线性回归4有正则化的多元线性回归 lasso 使用弹性网正则化的多元线性回归5有正则化的多元线性回归 ridge Ridge回归

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的系

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