matlab多元线性回归修正决定系数

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

哥们自己看吧,我没耐心,你有时间就琢磨一下吧!

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

可以把数据给我吗?dfg25aw@163.com

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

这个问题之前也困扰着我,查了相关的数据,下面是我自己整理的一些,供你参考.从怀特检验看OBS的p值很小,说明存在异方差,修正的方法有好几种,我介绍两种吧,第一种是在回归前先将变量进行对数处理,能够很好

因为在多元回归分析的过程中,会自动剔除一些对于因变量无显著影响的变量你只是用简单相关分析的不准确,有可能是变量之间存在一些共线性所以导致单个都相关,而在多元回归分析时会有些变量被剔除了,回归方程可以用

%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

y=[19663252841261449492664910598771456245133133].';x1=[66.29040.96472.99645.01057.20426.85238.12235.

你x10个值,y11个值,而且591.0也有误吧r=corrcoef(x,y);%r就是相关系数R=r^2;k=polyfit(x,y,1);scatter(x,y,'.');holdonx1=200

在MATLAB里,多项式由一个系数的行向量表示,其系数是按降序排列.所以：A=-0.2444B=0.6064

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.

用MINITAB来分析如果是用EXCEL的话,用"工具栏"里的"数据分析"中,选定"回归",再选定数据做分析就可以了.

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

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

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