【MATLAB】多元线性回归分析regress,MATLAB代码
【数学建模】scatter画散点图、scatter3画三维散点图,mshgrid网格坐标,mesh画网格曲线图
Matlab篇----常用的回归分析Matlab命令(regress篇)
MATLAB数学建模(三):回归
语法
b = regress(y,X)
[b,bint] = regress(y,X)
[b,bint,r] = regress(y,X)
[b,bint,r,rint] = regress(y,X)
[b,bint,r,rint,stats] = regress(y,X)
实例:
目标函数:y=Ax1^2+Bx1^2+Cx1+Dx2+Ex1*x2+F (这是一个二次函数,两个变量,大写的字母是常数)
clc;clear;close all;%% 导入数据
y=[7613.51 7850.91 8381.86 9142.81 10813.6 8631.43 8124.94 9429.79 10230.81 ... 10163.61 9737.56 8561.06 7781.82 7110.97]';
x1=[7666 7704 8148 8571 8679 7704 6471 5870 5289 3815 3335 2927 2758 2591]';
x2=[16.22 16.85 17.93 17.28 17.23 17 19 18.22 16.3 13.37 11.62 10.36 9.83 9.25]';
X=[ones(size(y)) x1.^2 x2.^2 x1 x2 x1.*x2];
%% 开始分析
[b,bint,r,rint,stats] = regress(y,X);
%b回归系数、bint回归系数的区间估计、r残差、rint置信区间、
%stats检验回归模型的统计量。有4个数值:判定系数R^2,F统计量观测值,检验p的值,误差方差的估计
%ifp小于0.001,则拟合有效
%% scatter可用于画散点图
scatter3(x1,x2,y,'filled') ;%% 拟合,三维视图显示
hold on %在刚刚那副散点图上接着画
x1fit = min(x1):100:max(x1); %设置x1的数据间隔
x2fit = min(x2):1:max(x2); %设置x2的数据间隔
[X1FIT,X2FIT] = meshgrid(x1fit,x2fit); %返回二维网格平面的坐标
YFIT=b(1)+b(2)*X1FIT.^2+b(3)*X2FIT.^2+b(4)*X1FIT... +b(5)*X2FIT+b(6)*X1FIT.*X2FIT; %代入已经求得的参数,拟合函数式
mesh(X1FIT,X2FIT,YFIT) %X1FIT,X2FIT是网格坐标矩阵,YFIT是网格点上的高度矩阵
view(10,10) %改变角度观看已存在的三维图,第一个10表示方位角,第二个表示俯视角。%方位角相当于球坐标中的经度,俯视角相当于球坐标中的纬度
xlabel('x1') %设置X轴的名称
ylabel('x2') %设置y轴的名称
zlabel('y') %设置z轴的名称
效果图:
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