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在多元线性回归中,如何用mAtlAB求得各个变量的T统...

一般情况下,p值取0.05,如果想要更为精确,可以取0.01. 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;...

对于多变量线性回归分析,可以regress()函数来预测变量系数。 基本用法: [b,bint,r,rint,stats] = regress(y, X) 式中:b——变量系数 bint——bint为b的置信区间 r——残差向量 rint——rint为r的置信区间 stats——为1×3检验统计量,第一个是回归方程...

对于X、Y两个正态总体的样本,其t检验应使用ttest2()函数来检验假设。 [H,P,CI]=ttest2(X,Y)

进行多元线性回归统计数F, t 测验的小程序: clear,clc x=rand(50,10);y=rand(50,1); % example [n,k]=size(x); X=[ones(n,1),x];%构建结构阵X, A=X'*X; %求算信息阵A, C=inv(A); %求算信息阵的逆阵, b=X\y, % 求算回归统计数向量,其中第一...

对于X、Y两个正态总体的样本,其t检验应使用ttest2()函数来检验假设。 [H,P,CI]=ttest2(X,Y)

根据神经网络的结构,得到了w和b,将他们带进去,通过一层层网络的计算,就得到参数。 这个没法直接看,要算一下。

这与数学模型设定有关,根据你的数据,其模型为 y=a1x1x2+a2x1x3+a3x2x3 该模型可以用regress( )函数命令求得其拟合系数a1、a2、a3。拟合结果 y=89.6955x1x2-3255.7548x1x3+196.2741x2x3 决定系数:R^2=0.96606 F统计量:F=31.8691 概率值:p=0....

MATLAB求解多元线性回归,你可以这样来考虑: 1、明确具体的数据 x=[0,。。。,0.5]; y=[400,。。。,800]; z=[log(C(0,400)),。。。,log(C(0.5,800))]; x=[x1,y1];y=z; 2、自定义函数 func=@(a,x)a(1)*(x-a(4))^2+a(2)*(x-a(5))...

可以用函数 regress( )来解决。 [b,bint,r,rint,stats] = regress(y,X) b——拟合线性函数的系数 bint——系数b的置信区间 r——残值向量 rint——残值的置信区间 stats——检验统计量,第一值是回归方程的置信度,第二值是F统计量,第三值是与F统计量相应...

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