多元線性回歸例題 - CSDN

2021-01-19 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

1207318080156.9312581.190

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);

相關焦點

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  • 線性回歸的統計假設 - CSDN
    在用多元線性回歸模型進行統計推斷之前，我們需要知道該模型的基礎假設。假設我們有n個因變量Y及自變量X1，X2，...，Xk的值，我們想推斷多元回歸方程Yi= b0 + b1X1i + b2X2i + ... + bkXki +εi。
  • 多元線性回歸分析:納入多元回歸自變量的確定及求解多元回歸方程
    許栩原創專欄《從入門到高手：線性回歸分析詳解》第五章，多元線性回歸分析：如何求解多元線性回歸方程。在前面的章節中我講到，實際需求預測場景中，通常，影響需求的因素不止一個，對需求影響的因素可能多種多樣，也就是說自變量多種多樣，很少能用單一的變量（也即一元線性回歸分析）來做好需求預測。這時，我們需要用到多元線性回歸分析。回歸分析在需求預測的應用，也主要是多元線性回歸分析。
  • SPSS多元線性回歸分析
    事實上，一種現象常常是與多個因素相聯繫的，由多個自變量的最優組合共同來預測或估計因變量，比只用一個自變量進行預測或估計更有效，更符合實際，因此多元線性回歸被廣泛運用。今天大家一起來學習吧！土壤和植被養分是作物產量的重要影響因素。
  • eviews 線性回歸模型 - CSDN
    分享經典書籍： A Modern Approach to Regression with R.pdf  連結: https://pan.baidu.com/s/14NJt7CrOpUUe2hYyrJn_rg  提取碼: 7fv6  多元線性回歸
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  • 原理+代碼|Python實戰多元線性回歸模型
    其中多元共線性這個問題將貫穿所有的機器學習模型，所以本文會「將原理知識穿插於代碼段中」，爭取以不一樣的視角來敘述和講解「如何更好的構建和優化多元線性回歸模型」。再次建模後，發現模型精度大大提升，但潛在的多元共線性問題也隨之顯現出來在解釋模型中虛擬變量的係數之前，我們先消除模型中多元共線性的影響，因為在排除共線性後，模型中的各個自變量的係數又會改變，最終的多元線性回歸模型的等式又會不一樣。
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    1、標準化對於多元線性回歸需要對各個自變量進行標準化，排除單位的影響。標準化方法：即將原始數據減去相應變量的均數後再除以該變量的標準差，而標準化得到的回歸方程稱為標準化回歸方程，相應得回歸係數為標準化回歸係數。
  • 線性回歸假設檢驗 - CSDN
    對 xxx 的線性回歸是有效的, lrg3)get_lr_stats(x4_in, y4_in, lrg4)四個模型參數幾乎一樣( get_lr_stats 在Python_一元線性回歸及回歸顯著性中)但是並非全都是線性回歸>>> get_lr_stats(x1_in, y1_in, lrg1)一元線性回歸方程為: y=3.000090909090906 + 0.5000909090909094*x相關係數(R^2)： 0.6665424595087752；回歸分析(SSR)： 27.51000090909094
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    多元線性回歸:這是一種線性回歸的形式，當有兩個或多個預測因子時使用。我們將看到多個輸入變量如何共同影響輸出變量，同時還將了解計算與簡單LR模型的不同之處。我們還將使用Python構建一個回歸模型。最後，我們將深入學習線性回歸，學習共線性、假設檢驗、特徵選擇等內容。
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    回歸問題就是擬合輸入變量x與數值型的目標變量y之間的關係，而線性回歸就是假定了x和y之間的線性關係，公式如下：        　　如下圖所示，我們可以通過繪製繪製（x,y）的散點圖的方式來查看x和y之間是否有線性關係，線性回歸模型的目標是尋找一條穿過這些散點的直線，讓所有的點離直線的距離最短。