回归分析MATLAB实现_精品文档.ppt

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1/24MATLABMATLAB数据分析方法（机械工业出版社）数据分析方法（机械工业出版社）数据分析方法（机械工业出版社）数据分析方法（机械工业出版社）第第3章章回归分析回归分析普通高等院校计算机课程规划普通高等院校计算机课程规划教材教材MATLAB数据分析方法数据分析方法李柏年吴礼斌主编张孔生丁华参编2/24MATLABMATLAB数据分析方法（机械工业出版社）数据分析方法（机械工业出版社）数据分析方法（机械工业出版社）数据分析方法（机械工业出版社）第第3章章回归分析回归分析回归分析是最常用的数据分析方法之一。

它回归分析是最常用的数据分析方法之一。

它是根据已得的试验结果以及以往的经验来建立统是根据已得的试验结果以及以往的经验来建立统计模型，并研究变量间的相关关系，建立起变量计模型，并研究变量间的相关关系，建立起变量之间关系的近似表达式即经验公式，并由此对相之间关系的近似表达式即经验公式，并由此对相应的变量进行预测和控制等应的变量进行预测和控制等.3.1一元回归模型一元回归模型3.1.1一元线性回归模型一元线性回归模型1.一元线性回归的基本概念一元线性回归的基本概念3/24MATLABMATLAB数据分析方法（机械工业出版社）数据分析方法（机械工业出版社）数据分析方法（机械工业出版社）数据分析方法（机械工业出版社）第第3章章回归分析回归分析通常，我们对总体通常，我们对总体（x,Y）进行进行n次的独立观测，获得次的独立观测，获得n组数据（称为样本观测值）组数据（称为样本观测值）（x1,y1）,（x2,y2）,（xn,yn）利用最小二乘法可以得到回归模型参数利用最小二乘法可以得到回归模型参数0，1的最的最小二乘估计小二乘估计设设Y是一个可观测的随机变量，它受到一个非随机变量是一个可观测的随机变量，它受到一个非随机变量因素因素x和随机误差和随机误差的影响。

若的影响。

若Y与与x有如下线性关系：

有如下线性关系：

（3.1.1）且且E=0,D=2,则称则称（3.1.1）为一元线性回归模为一元线性回归模型型.其中其中0，1为回归系数，为回归系数，x为自变量，为自变量，Y为因变量为因变量.4/24MATLABMATLAB数据分析方法（机械工业出版社）数据分析方法（机械工业出版社）数据分析方法（机械工业出版社）数据分析方法（机械工业出版社）第第3章章回归分析回归分析（3.1.2）其中其中于是建立经验公式模型：

于是建立经验公式模型：

（3.1.3）一元线性回归分析的主要任务：

一是利用样本观测值一元线性回归分析的主要任务：

一是利用样本观测值对回归系数对回归系数0，1和和作点估计；二是对方程的线性关作点估计；二是对方程的线性关系即系即1作显著性检验；三是在作显著性检验；三是在x=x0处对处对Y作预测等作预测等.以下举例说明建立经验公式（以下举例说明建立经验公式（3.1.3）的方法。

）的方法。

5/24MATLABMATLAB数据分析方法（机械工业出版社）数据分析方法（机械工业出版社）数据分析方法（机械工业出版社）数据分析方法（机械工业出版社）第第3章章回归分析回归分析例例3.1.1近近10年来，某市社会商品零售总额与职工工年来，某市社会商品零售总额与职工工资总额（单位：

亿元）数据如下表资总额（单位：

亿元）数据如下表3.1。

表表3.1商品零售总额与职工工资表商品零售总额与职工工资表（单位：

亿元）（单位：

亿元）建立社会商品零售总额与职工工资总额数据的回归模型建立社会商品零售总额与职工工资总额数据的回归模型工工资总额23.827.631.632.433.734.943.252.863.873.4零售零售总额41.451.861.767.968.777.595.9137.4155.0175.0解：

解：

%首先输入数据首先输入数据x=23.80,27.60,31.60,32.40,33.70,34.90,43.20,52.80,63.80,73.40;y=41.4,51.8,61.70,67.90,68.70,77.50,95.90,137.40,155.0,175.0;6/24MATLABMATLAB数据分析方法（机械工业出版社）数据分析方法（机械工业出版社）数据分析方法（机械工业出版社）数据分析方法（机械工业出版社）第第3章章回归分析回归分析%然后作散点图然后作散点图plot（x,y,*）%作散点图作散点图xlabel（x（职工工资总额职工工资总额）%横坐标名横坐标名ylabel（y（商品零售总额商品零售总额）%纵坐标名纵坐标名图图3.1商品零售总额与职工工资总额数据散点图商品零售总额与职工工资总额数据散点图7/24MATLABMATLAB数据分析方法（机械工业出版社）数据分析方法（机械工业出版社）数据分析方法（机械工业出版社）数据分析方法（机械工业出版社）第第3章章回归分析回归分析%计算最佳参数计算最佳参数Lxx=sum（x-mean（x）.2）;Lxy=sum（x-mean（x）.*（y-mean（y）;b1=Lxy/Lxx;b0=mean（y）-b1*mean（x）;运行后得到：

运行后得到：

b1=2.7991，b0=-23.5493所以，回归模型为所以，回归模型为问题问题1：

当：

当x=0，得到，得到y=-23.5493亿元如何理解？

亿元如何理解？

问题问题2：

如何检验：

如何检验E=0?

D=2?

8/24MATLABMATLAB数据分析方法（机械工业出版社）数据分析方法（机械工业出版社）数据分析方法（机械工业出版社）数据分析方法（机械工业出版社）第第3章章回归分析回归分析2.一元多项式回归模型一元多项式回归模型在一元回归模型中，如果变量在一元回归模型中，如果变量y与与x的关系是的关系是n次多次多项式，即项式，即其中其中是随机误差，服从正态分布是随机误差，服从正态分布N（0,2）a0,a1,an为回归系数为回归系数，则称则称（3.1.4）为多项式回归模型为多项式回归模型.（3.1.4）

（1）多项式曲线拟合多项式曲线拟合在在MATLAB7的统计工具箱中，有多项式曲线拟合的的统计工具箱中，有多项式曲线拟合的命令命令polyfit，其调用格式有以下三种：

，其调用格式有以下三种：

9/24MATLABMATLAB数据分析方法（机械工业出版社）数据分析方法（机械工业出版社）数据分析方法（机械工业出版社）数据分析方法（机械工业出版社）第第3章章回归分析回归分析p=polyfit（x,y,n）p,S=polyfit（x,y,n）p,S,mu=polyfit（x,y,n）其中，输入其中，输入x,y分别为自变量与因变量的样本观测数据分别为自变量与因变量的样本观测数据向量；向量；n是多项式的阶数，对于一元线性回归则取是多项式的阶数，对于一元线性回归则取n=1;输出输出p是按照降幂排列的多项式的系数向量，是按照降幂排列的多项式的系数向量，S是是一个矩阵，用于估计预测误差或供一个矩阵，用于估计预测误差或供MATLAB的其它函的其它函数的调用数的调用。

例例3.1.2某种合金中的主要成分为某种合金中的主要成分为A,B两种金属，经过两种金属，经过试验发现：

这两种金属成分之和试验发现：

这两种金属成分之和x与合金的膨胀系数与合金的膨胀系数y有如下关系，建立描述这种关系的数学表达式有如下关系，建立描述这种关系的数学表达式.10/24MATLABMATLAB数据分析方法（机械工业出版社）数据分析方法（机械工业出版社）数据分析方法（机械工业出版社）数据分析方法（机械工业出版社）第第3章章回归分析回归分析表表3.2合金的膨胀系数表合金的膨胀系数表解：

解：

%首先输入数据首先输入数据x=37:

0.5:

43;y=3.4,3,3,2.27,2.1,1.83,1.53,1.7,1.8,1.9,2.35,2.54,2.9;%其次做散点图其次做散点图plot（x,y,*）xlabel（x（两种合金之和两种合金之和）%横坐标名横坐标名ylabel（y（合金膨胀系数合金膨胀系数）%纵坐标名纵坐标名%然后根据散点图猜测曲线类别然后根据散点图猜测曲线类别（2.1.7）x3737.53838.53939.54040.54141.54242.543y3.4332.272.11.831.531.71.81.92.352.542.911/24MATLABMATLAB数据分析方法（机械工业出版社）数据分析方法（机械工业出版社）数据分析方法（机械工业出版社）数据分析方法（机械工业出版社）第第3章章回归分析回归分析由于散点图呈抛物线，故选择二次函数曲线进行拟合由于散点图呈抛物线，故选择二次函数曲线进行拟合.p=polyfit（x,y,2）%注意取注意取n=2运行得到回归系数：

运行得到回归系数：

p=0.1660-13.3866271.6231即二次回归模型为：

即二次回归模型为：

12/24MATLABMATLAB数据分析方法（机械工业出版社）数据分析方法（机械工业出版社）数据分析方法（机械工业出版社）数据分析方法（机械工业出版社）第第3章章回归分析回归分析多项式曲线拟合预测的命令多项式曲线拟合预测的命令polyval，其调用格，其调用格式有以下两种：

式有以下两种：

Y=polyval（p,x0）Y,Delta=polyconf（p,x0,S,alpha）其中其中，输入输入p,S是由多项式拟合命是由多项式拟合命p,S=polyfit（x,y,n）的输出的输出，x0是要预测的自变量的值是要预测的自变量的值.输出输出Y是是polyfit所所得的回归多项式在得的回归多项式在x处的预测值。

处的预测值。

（2）多项式回归的预测与置信区间多项式回归的预测与置信区间如果输入数据的误差相互独立，且方差为常数，则如果输入数据的误差相互独立，且方差为常数，则YDelta至少包含至少包含95%的预测值；的预测值；alpha缺省时为缺省时为0.05。

（Y-Delta,Y+Delta）即即95%的置信区间的置信区间13/24MATLABMATLAB数据分析方法（机械工业出版社）数据分析方法（机械工业出版社）数据分析方法（机械工业出版社）数据分析方法（机械工业出版社）第第3章章回归分析回归分析（3）多项式回归的多项式回归的GUI界面命令界面命令多项式回归的多项式回归的GUI界面命令界面命令polytool，其典型调用格式，其典型调用格式polytool（x,y,n,alpha）其中，输入其中，输入x,y分别为自变量与因变量的样本观测数据分别为自变量与因变量的样本观测数据向量；向量；n是多项式的阶数；置信度为是多项式的阶数；置信度为（1-alpha）%，alpha缺省时为缺省时为0.05。

该命令可以绘出总体拟合图形以及该命令可以绘出总体拟合图形以及（1-alpha）上、下置信区间的直线（屏幕上显示为红色）上、下置信区间的直线（屏幕上显示为红色）.此此外，用鼠标拖动图中纵向虚线，就可以显示出对于外，用鼠标拖动图中纵向虚线，就可以显示出对于不同的自变量数值所对应的预测状况，与此同时图不同的自变量数值所对应的预测状况，与此同时图形左端数值框中会随着自变量的变化而得到的预报形左端数值框中会随着自变量的变化而得到的预报数值以及数值以及（1-alpha）置信区间长度一半的数值。

置信区间长度一半的数值。

14/24MATLABMATLAB数据分析方法（机械工业出版社）数据分析方法（机械工业出版社）数据分析方法（机械工业出版社）数据分析方法（机械工业出版社）第第3章章回归分析回归分析15/24MATLABMATLAB数据分析方法（机械工业出版社）数据分析方法（机械工业出版社）数据分析方法（机械工业出版社）数据分析方法（机械工业出版社）第第3章章回归分析回归分析例例3.1.3为了分析为了分析X射线的杀菌作用，用射线的杀菌作用，用200千伏的千伏的X射线来照射细菌，每次照射射线来照射细菌，每次照射6分钟用平板计数法估分钟用平板计数法估计尚存活的细菌数，照射次数记为计尚存活的细菌数，照射次数记为