matlab多元線性回歸函數(shù)使用方法？輸入數(shù)據(jù)。x[143145146147149150153154155156157158159160162164]X[ones(16,1)x]Y[888588919

matlab多元線性回歸函數(shù)使用方法？

輸入數(shù)據(jù)。x[143145146147149150153154155156157158159160162164]X[ones(16,1)x]Y[8885889192939395969897969899100102]回歸分析及檢驗。[b,bint,r,rint,stats]regress(Y,X)運行結(jié)果解讀萬分感謝：置信區(qū)間三個為[-33.7017,1.5612]和[0.6047,0.834]r20.9282(越靠近于1，重臨效果越顯著)，F(xiàn)180.9531，p0.0000，由plt0.05,題意進入虛空模型y-16.0730.7194x成立。殘差分析，作殘差圖。rcoplot(r,rint)從殘差圖很難看出，除第二個數(shù)據(jù)外,其余數(shù)據(jù)的殘差離零點均較近，且殘差的置信區(qū)間均包涵零點，這只能證明重臨模型y-16.0730.7194x能好點的要什么原始數(shù)據(jù)，而第二個數(shù)據(jù)可斥之無比點。預(yù)測及作圖。zb(1)b(2)*xplot(x,Y,k,x,z,r)

bint意思是回歸系數(shù)的區(qū)間估計；r可以表示殘差；rint意思是置信區(qū)間；stats意思是主要用于檢驗進入虛空模型的統(tǒng)計量,有三個數(shù)值：相關(guān)系數(shù)r2、F值、與F對應(yīng)的概率p那說明：相關(guān)系數(shù)r2越將近1，說明回歸方程越顯著；時拒絕H0，F(xiàn)越大，那就證明回歸方程越比較顯著；與F隨機的概率p

matlab曲線怎樣分段擬合直線方程？

是對分段曲線的函數(shù)曲線擬合，可以不按下列步驟來參與。

步驟一、參照.設(shè)的二維數(shù)據(jù)xi、yi，用繪圖函數(shù)plot（x，y，#39k*#39），繪成其散點圖。

步驟二、依據(jù)什么散點圖，可以確定縱斷面曲線的分幅區(qū)間，同樣的推測每個分幅區(qū)間內(nèi)的散點條件某個數(shù)學(xué)模型。

步驟三、依據(jù)什么縱斷面區(qū)間，三個用matlab的擬合工具箱的模型擬合函數(shù)，去模型擬合其數(shù)學(xué)模型的系數(shù)。

步驟四、依據(jù)什么擬合后的數(shù)學(xué)模型的數(shù)值和己知的散點值作對比，判斷數(shù)據(jù)擬合的數(shù)學(xué)模型如何確定合理不，像是也可以用做出決定系數(shù)R2來判斷，當R2≈1，是可以以為計算得到是合不合理的。matlab廣泛的函數(shù)有，regress（線性函數(shù)），nlinfit，lsqnonlin，lsqnonlin（離散時間函數(shù)），GM（離散型非線性函數(shù)）等等。