Matlab 多元线性回归分析，优化出现了严重的问题，高手速来~
对一些数据用了regress语言，求出了系数以及R-square；
经过优化剔除负系数所对应的元素，再用regress语言发现R-square更小了，更离散了...
为什么？如何解决？
有追加财富！！
删去负数，是由于因变量与自变量呈正相关，负相关显然不对。
由于时间紧迫，不能大改了，这位大神能否想想略改一些使其达到优化效果？
已经回答你了：可以将系数变为平方项，不过这时要采用最小二乘法拟合，用函数lsqcurvefit就行
用matlab做多元线性回归拟合,最后stats显示结果有问题
帮助文件上有——[b,bint,r,rint,stats] = regress(y,X) returnsa 1-by-4 vector stats that contains, in order,the R2 statistic,the F statistic and its p value,and an estimate of the error variance。因此最后一个是误差的方差。前三个数不是零，只是因为第四个数太大，而前三个...
matlab 画图 多元线性回归分析
Matlab中统计工具箱用命令regress实现多元线性回归，用的方法是最小二乘法，基本用法是：b=regress(Y,X)Y,X是因变量和自变量，b为回归系数的估计值。当然，也可以让结果更详细，这个你可以自己查看帮助文档 doc regress 这里使用：[b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X)其中，bint为回归系数的置...
MATLAB多元线性回归中的问题
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=0.030424
MATLAB中regress函数用法(多元线性回归)
回归分析，一种统计方法，用于研究随机变量与一个或多个普通变量之间的关系。Matlab的regress()函数是执行线性回归分析的工具之一。本文将通过实例展示如何使用regress()进行多元线性回归。实例1：我们设定一个二次函数，形如y=Ax1^2+Bx2^2+Cx1+Dx2+Ex1*x2+F，其中大写字母代表常数。利用regress()函数...
急!!高分跪求matlab高手!!解多元线性回归模型!
你这个做不出来的 数据量必须大于自变量的量才能做 而且在相差不大的情况下做出来的效果很差 你这有6个自变量 至少10－20个数据做出来才勉强靠谱 低于6个数据根本回归不了 我不要你分 请虔诚的默念“保佑llb同学多元回归分析拿A”30遍 谢谢 ...
多元线性回归分析的优缺点
多元线性回归分析是一种强大的预测工具，主要优势体现在其适用性和效率上。首先，当研究的现象受到多个因素影响时，多元回归通过组合多个自变量，比单一因素的分析更准确地估计因变量，提高了预测的可靠性。其次，作为多元回归中最基础的方法，它提供了一种标准化的分析框架，确保结果的一致性。然而，尽管有...
为什么matlab回归分析代码有错误?
为什么matlab回归分析代码有错误？检查了给出的代码，其运行错误分析如下：1、regress格式书写错误regress是多元线性回归函数，函数要求X为线性方程的系数，则X=[ones(15,1) x1 x2];而不是X=[ones(15,1) x];2、给出的x是数组变量，是由x1、x2变量组成的，所以应从x中分离出x1和x2，即x1=x(...
急!!跪求matlab高手 多元线性回归模型求解!高分!
is rank deficient to within machine precision.> In regress at 82 B3 = 0 0 0.0979 0.1556 -0.3316 0 0 BINT3 = 0 0 0 0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN 0 0 0 0 STATS3 = 1 NaN NaN NaN >> rank(X)ans = 3 说明X1-X6线性相关 ...
如何用matlab线性回归分析
在matlab中regress（）函数和polyfit（）函数都可以进行回归分析。（1）regress（）函数主要用于线性回归，一元以及多元的。它可以提供更多的信息，残差之类的。（2）polyfit（）函数是利用多项式拟合。可以是线性也可以是非线性的。regress（）函数详解 [b，bint，r,rint，stats]=regress(y,X，alpha)说明...
Matlab做三元线性回归分析时出时了NaN
多元线性回归 y = b1*x1+b2*x2+…+bp*xp [b,bint,r,rint,stats] = regress(y,x,alpha)其中 y：y的数据n*1向量 x：x的数据n*p矩阵 b：b的估计值 bint：b的置信区间 r：残差r =Y-X rint：r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统计量值，第三...
