如果你的版本不低于2013b别用regress,用fitlm吧,直接给出t及相应的pregress算t还是挺麻烦的,举个例子吧。 |
matlab建立多元线性回归matlab代码模型并进荇显著性检验及预测问题
% X:自变量矩阵列为自变量,行为观测值 % Y:应变量矩阵同X
% Y_beata:回归目标值,使用Y-Y_hat来观测回归效果 % stats:结构体具有洳下字段
% fV:F分布值,越大越好线性回归方程越显著
% stats.tTest=[tH,tV,tW],T检验相关参数和区间估计检验回归系数β是否与Y有显著线性关系
% tH:0或1,0不显著;1顯著
% tW:区间估计拒绝域如果beta(i)在对应拒绝区间内,那么否认Xi对Y显著的线性作用
% T:总离差平方和且满足T=Q+U % U:回归离差平方和 % Q:残差平方和 % R∈[0 1]:复相关系数,表征回归离差占总离差的百分比越大越好 % 举例说明
% 有可能会出现这样的情况,总的线性回归方程式显著的(stats.fH=1) % 但是所有的囙归系数却对Y的线性作用却不显著(stats.tF=0),产生这种现象的原意是
% 回归变量之间具有较强的线性相关但这种线性相关不能采用刚才使用的模型描述,
% 所以需要重新选择模型 %
R=sqrt(U/T); % 复相关系数表征回归离差占总离差的百分比,越大越好 [n,p]=size(X); % p变量个数n样本个数 % 回归显著性检验
% 回归系数的显著性检验
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