matlab多元非线性回归教程VIP免费

matlab 回归（多元拟合）教程 前言 1、学三条命令 poly fit(x ,y ,n)---拟合成一元幂函数（一元多次） regress(y ,x )----可以多元， nlinfit(x ,y ,’fu n’,beta0) (可用于任何类型的函数，任意多元函数，应用范围最主，最万能的) 2、同一个问题，这三条命令都可以使用，但结果肯定是不同的，因为拟合的近似结果，没有唯一的标准的答案。相当于咨询多个专家。 3、回归的操作步骤： 根据图形（实际点），选配一条恰当的函数形式（类型）---需要数学理论与基础和经验。（并写出该函数表达式的一般形式，含待定系数）------选用某条回归命令求出所有的待定系数。所以可以说，回归就是求待定系数的过程（需确定函数的形式） 一、回归命令 一元多次拟合poly fit(x ,y ,n);一元回归poly fit;多元回归regress---nlinfit(非线性) 二、多元回归分析 对于多元线性回归模型(其实可以是非线性，它通用性极高)： exxypp110 设变量12,,,px xxy 的 n 组观测值为12(,,,)1,2,,iiipixxxyin 记 npnnppxxxxxxxxxx212222111211111，nyyyy21，则p10 的估计值为排列方式与线性代数中的线性方程组相同（），拟合成多元函数---regress 使用格式：左边用 b=[b, bint, r, rint, stats]右边用=regress(y , x )或 regress(y , x , alpha) ---命令中是先 y 后 x , ---须构造好矩阵 x (x 中的每列与目标函数的一项对应) ---并且 x 要在最前面额外添加全 1 列/对应于常数项 ---y 必须是列向量 ---结果是从常数项开始---与poly fit 的不同。） 其中： b 为回归系数， 的估计值(第一个为常数项)，bint 为回归系数的区间估计，r: 残差 ，rint: 残差的置信区间，stats: 用于检验回归模型的统计量，有四个数值：相关系数r2、F 值、与F 对应的概率 p 和残差的方差（前两个越大越好，后两个越小越好），alpha: 显著性水平（缺省时为0.05，即置信水平为95%），（alpha 不影响 b,只影响 bint(区间估计)。它越小，即置信度越高，则 bint 范围越大。显著水平越高，则区间就越小）（返回五个结果）---如有n 个自变量-有误（n 个待定系数），则 b 中就有n+1 个系数（含常数项，---第一项为常数项）(b---b 的范围/置信区间---残差r---r 的置信...