MATLAB中多元回归的R2是

这下通了,都是小问题：x1=[100101.9108.2104.01102.6103.6];x2=[174162.6233.8257322.4373.1];y=[88.9283.791.13127.2

closeall;clear;clc;Y=[2.786896362.770893162.756596092.752612812.715574412.694850562.68402689];X1=[19

超简单的啊,下面为程序：X=[ones(length(y),1),x1',x2',x3',x4',x5'];B=(inv((X'*X)))*X'*y';b0=B(1)b1=B(2)...b5=B(6)

x1=[7.53237.92628.28338.54208.7702]';x2=[117.2117.4117.7118.3118.6]';x3=[2.9503.3005.2706.5257.470]'

%首先输入下列系数：f = [13 9 10 11 12 8];A =  [0.4 1.1

程序是没错的,但显然拟合效果很不理想.y=[354355474357262728292229191114232022138327265];x1=[222222555555777777101010101

检查一下你的矩阵长度是否一致吧!

y=[320320160710320320320160710320];x1=[2.31.71.31.71.71.611.71.71.7];x2=[2.31.71.71.61.71.711.71.71.

对于你这个问题,很简单,你只需要将c=1-a-b带入到你的方程组中去,消去c,只有a,b的.那样就解决了约束条件.

滞后期p一般是1个1个往上加每加一个就用t,F统计检验看看各个系数然后断定是否继续加这样

y=[320320160710320320320160710320];x1=[2.31.71.31.71.71.611.71.71.7];x2=[2.31.71.71.61.71.711.71.71.

1.线性回归和非线性回归没有实质性的区别,都是寻找合适的参数去满足已有数据的规律.拟和出来的方程（模型）一般用来内差计算或小范围的外差.2.Y与X之间一般都有内部联系,如E=m*c^2.所以回归前可收

因为以估计系数=0为原假设,才可以构造出已知分布的检验统计量,再代入具体的样本值,可以确定是否有小概率事件发生,以此来决定是否推翻原假设.

已知x1={1040201040401029001033109585598998104174998249770810013396785}x2={31.20631.21330.8730.99428.75

二、一元线性回归2．1．命令polyfit最小二乘多项式拟合[p,S]=polyfit（x,y,m）多项式y=a1xm+a2xm-1+…+amx+am+1其中x=（x1,x2,…,xm）x1…xm为（

首先你的X和Y两个矩阵的维数不一样,这样的话算出来的结果就可能有问题.第二假如一组数据的值就是这样的话,你就算用其他的软件去求还是这样,其实要检验b的取值是否合理其实有个办法很简单,就是你可以用上面已

a=[320320160710320320320];f=[0.180.180.180.180.090.360.18];v=[2.31.71.71.71.71.71];F=[38.829.2326.53

http://hi.baidu.com/zhangkai1201/blog/item/c2bf22039bf73983d53f7c64.html

这说明数据完全不符合线性关系.

没有几何解释这个说法你说的beta对应于的OR吗?R2越接近于1越好我替别人做这类的数据分析蛮多的