用matlab对一组数据的最小二乘法的多元线性回归分析~
有3个自变量x1,x2,x3,一个应变量y,求回归模型2.
用最小二乘法求解，matlab的程序。求出x1,x2,x3前面的系数和后面的随机变量
.数据有10个。
4.显著性检验的那些数据要肿么获得呀
[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统计量相应的p值，当p值很小，说明回归模型成立
X——自变量向量，X=[ones(3,1) x1 x2 x3]
y——应变量向量追问
那要怎么代入数据呢，我用matlab一直提示错误...
追答你有数据吗？可以发lhmhz@qq.com
追问好的，十分感谢！
，matlab学习要多上百度看程序和优化算法的，，好好努力的，呵呵
显著性检验在spss里对应sig项，，是判断原假设差异性，是否接受原假设的追问
上面那个matlab程序找到了，但是下面那个用spss怎么做显著性检验可以详细点吗？
用matlab对一组数据的最小二乘法的多元线性回归分析~
y——应变量向量
最小二乘法求多元线性回归方程Matlab
第二步：表达式为 y=-0.0第一步：第一步：第六步：x^第二步：+第三步：第一步：.第三步：第一步：第一步：第八步：x+第三步：第一步：第七步：.第三步：第二步：第七步：第一步：;第三步：regress用于一元及多元线性回归，本质上是最小二乘法。在Matlab 第二步：0第一步：第四...
最小二乘法在matlab中怎么实现啊?
matlab中用最小二乘拟合的常用函数有polyfit（多项式拟合）、nlinfit（非线性拟合）以及regress（多元线性回归）。自变量有2个或以上时，应变量一个，可以使用的有nlinfit和regress，线性时用regress，非线性时用nlinfit。对于进阶matlab使用者还有更多的选择，如拟合工具箱、fit函数、interp系列插值拟合等等。具...
matlab如何求解最小二乘法??
1、选取数据（本例为随机数据），作散点图，然后选择线性拟合，单击选中散点图；然后点击左上角的【Analysis】，在下拉菜单中选择【Fitting】，再选择【Linear Fit】，最后点击【Open Dialog...】；2、选择重新计算【recalculate】：其中【Auto】为自动，数据变化后会自动拟合，【Manual】则需要手动拟合；...
怎么用matlab计算回归系数?
1、b=regress(y,X);根据输入参数y与X,用最小二乘法求线性回归系数b。2、[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,X)：得到参数b的95%置信区间bint,残差r以及残差95%置信区间rint，stats有三个分量的向量，分别是决定系数R平方、F值以及回归的p值。具体步骤：如下图所示，一组数据共有50个变量，...
MATLAB最小二乘法拟合曲线
在MATLAB中，最小二乘法是一种常用的方法，用于拟合数据点并找到最佳的函数模型。当我们需要对一组数据（如x=[0.11, 0.13, 0.19, ..., 1.07]和y=[3868-1066, 3733-888.3, ..., 3131-106.6]）进行二次多项式拟合时，可以使用polyfit函数。首先，我们导入数据，然后调用polyfit(x, y, ...
Matlab中的偏最小二乘法(PLS)回归模型,离群点检测和变量选择
本文将介绍Matlab中的偏最小二乘法（PLS）回归模型、离群点检测和变量选择。首先，我们构建一个可靠的 PLS 回归模型，并通过使用离群点检测和变量选择方法，去除潜在的离群点，并仅使用所选变量的子集来优化数据。在建立 PLS 回归模型时，我们以基准近红外数据为例。通过设定参数，使用 `pls.m` 函数...
关于matlab最小二乘法的问题?
最小二乘法的问题如何用matlab来实现？我们可以根据数理统计的最小二乘法原理来写：为了说明问题，特举例。已知某种合金的抗拉强度y与含碳量x的数据，求其一元线性回归数学模型（y=β0+β1*x）。第一步，将含碳量数据和合金的抗拉强度数据分别赋值给x、y，即 x=【。。。】y=【。。。】第二步...
最小二乘法(附MATLAB代码)
对于需要了解最小二乘法的朋友们，这里提供一个MATLAB实现的简单教程。首先，最小二乘法涉及到两个基本函数：polyfit(x,y,n)和polyval(p,x)。polyfit函数用于计算拟合多项式系数，接受输入为x和y的向量，其中x代表自变量，y代表因变量，n则指定拟合的多项式次数。返回的p向量按多项式降幂排列。而polyval...
MATLAB | 最小二乘法的两种解读与MATLAB实现
另一种解读方式关注的是向量与子空间的距离。在实数域上，线性方程组可能无解，我们寻找使得与给定数据集距离最小的解，这就是最小二乘法的另一种形式。通过证明，我们可以发现解的存在性和唯一性。在实际应用中，最小二乘法广泛用于多项式拟合、多元线性回归等领域。通过对比自己编写的MATLAB代码与...
