MATLAB回归预测模型Word格式文档下载.doc

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Y,X为提供的X和Y数组，alpha为显著性水平（缺省时设定为0.05），b,bint为回归系数估计值和它们的置信区间，r,rint为残差（向量）及其置信区间，stats是用于检验回归模型的统计量，有四个数值，第一个是R2，第二个是F，第三个是与F对应的概率p，p<

α拒绝H0，回归模型成立，第四个是残差的方差s2。

残差及其置信区间可以用rcoplot（r,rint）画图。

例1合金的强度y与其中的碳含量x有比较密切的关系，今从生产中收集了一批数据如下表1。

先画出散点图如下：

x=0.1:

0.01:

0.18;

y=[42,41.5,45.0,45.5,45.0,47.5,49.0,55.0,50.0];

plot（x,y,'

+'

）

可知y与x大致上为线性关系。

设回归模型为y=β0+β1x

用regress和rcoplot编程如下：

clc,clear

x1=[0.1:

0.18]'

;

y=[42,41.5,45.0,45.5,45.0,47.5,49.0,55.0,50.0]'

x=[ones（9,1）,x1];

[b,bint,r,rint,stats]=regress（y,x）;

b,bint,stats,rcoplot（r,rint）

得到b=27.4722137.5000

bint=18.685136.2594

75.7755199.2245

stats=0.798527.74690.00124.0883

即β0=27.4722β1=137.5000

β0的置信区间是[18.6851,36.2594]，

β1的置信区间是[75.7755,199.2245]；

R2=0.7985，F=27.7469，p=0.0012，s2=4.0883。

可知模型（41）成立。

观察命令rcoplot（r,rint）所画的残差分布，除第8个数据外其余残差的置信区间均包含零点第8个点应视为异常点，

将其剔除后重新计算，

可得b=30.7820109.3985

bint=26.280535.2834

76.9014141.8955

stats=0.918867.85340.00020.8797

应该用修改后的这个结果。