多元線性回歸matlab專題及常見問題 - CSDN

2021-01-07 CSDN技術社區

%多元線性回歸求解

clear

clc

x=[120731808012512581.190

133.02731808012512581.190

129.63731808012512581.190

158.77731808012512581.190

145.32731808012512581.190

12078.5961808012512581.190

12075.451808012512581.190

12090.4871808012512581.190

12083.8481808012512581.190

12073231.398012512581.190

12073198.488012512581.190

12073212.648012512581.190

12073190.558012512581.190

1207318075.85712512581.190

1207318065.95812512581.190

1207318087.25812512581.190

1207318097.82412512581.190

1207318080150.7112581.190

1207318080141.5812581.190

1207318080132.3712581.190

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1207318080125138.8881.190

1207318080125131.2181.190

1207318080125141.7181.190

1207318080125149.2981.190

120731808012512560.58290

120731808012512570.96290

120731808012512564.85490

120731808012512575.52990

120731808012512581.1104.84

120731808012512581.1111.22

120731808012512581.198.092

120731808012512581.1120.44

];

y=[164.78140.87-144.25119.09135.44157.69

165.81140.13-145.14118.63135.37160.76

165.51140.25-144.92118.7135.33159.98

167.93138.71-146.91117.72135.41166.81

166.79139.45-145.92118.13135.41163.64

164.94141.5-143.84118.43136.72157.22

164.8141.13-144.07118.82136.02157.5

165.59143.03-143.16117.24139.66156.59

165.21142.28-143.49117.96137.98156.96

167.43140.82-152.26129.58132.04153.6

165.71140.82-147.08122.85134.21156.23

166.45140.82-149.33125.75133.28155.09

165.23140.85-145.82121.16134.75156.77

164.23140.73-144.18119.12135.57157.2

163.04140.34-144.03119.31135.97156.31

165.54141.1-144.32118.84135.06158.26

166.88141.4-144.34118.67134.67159.28

164.07143.03-140.97118.75133.75158.83

164.27142.29-142.15118.85134.27158.37

164.57141.44-143.3119134.88158.01

163.89143.61-140.25118.64133.28159.12

166.35139.29-144.2119.1136.33157.59

165.54140.14-144.19119.09135.81157.67

166.75138.95-144.17119.15136.55157.59

167.69138.07-144.14119.19137.11157.65

162.21141.21-144.13116.03135.5154.26

163.54141-144.16117.56135.44155.93

162.7141.14-144.21116.74135.4154.88

164.06140.94-144.18118.24135.4156.68

164.66142.27-147.2120.21135.28157.65

164.7142.94-148.45120.68135.16157.63

164.67141.56-145.88119.68135.29157.61

164.69143.84-150.34121.34135.12157.64

];

[m,n]=size(x);

X=[ones(m,1) x];

[m1,n1]=size(X);

[m2,n2]=size(y);

for i=1:n2

%b為參數，bint回歸係數的區間估計，r為殘差，

%rint為置信區間，stats用於回歸模型檢驗

[b(:,i),bint,r,rint,stats(i,:)]=regress(y(:,i),X);

[mm,nn]=size(b);

for jj=1:m1

temp=0;

for ii=1:mm

yy(jj,i)=temp+b(ii,i)*X(jj,ii);

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