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Matlab多元线性回归 b , bint , r , rint , stats =regress ( y , x ) ，其中b 是回归方程中的参数估计值，bint 是b 的置信区间，r 和rint 分别表示残差及残差对应的置信区间。StatS 数组包含三个数字，分别是相关系数，F 统计量及对应的概率p 值。拟合结果：Y=b(1)x(1)+b(2)x(2)+b(3)x(3)+b(n)x(n)b(1)是系数,x(1)为全1的一个列向量。注意：不是插值。x=1097 1284 1502 1394 1303 1555 1917 2051 2111 2286 2311 2003 2435 2625 2948 3155 3372;%因变量时间序列数据 y=698 872 988 807 738 1025 1316 1539 1561 1765 1762 1960 1902 2013 2446 2736 2825;%自变量时间序列数据 X=ones(size(x),x;b,bint,r,rint,stats=regress(y,X,0.05);%调用一元回归分析函数 rcoplot(r,rint)%画出在置信度区间下误差分布.举例：x = 1 2 4 9 1 4 3 7 1 5 9 0 1 9 1 8 y=10 3 90 48; b , bint , r , rint , stats =regress ( y , x )得到的结果b = -186.8333 16.0238 21.8571 8.5952bint = NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaNr = 1.0e-013 * -0.5684 -0.9948 -0.1421 0.1421rint = NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaNstats = 1 NaN NaN NaN另外，用b=inv(x)*y得到的结果和上面用regression得到的一样。可见，求逆的问题也是用了最小二乘的原理。但是，regress更优于inv，体现在当x的元素存在缺陷时。举例：x = 1 0 0 4 1 0 0 3 1 0 0 5 1 0 0 8y = 3 4 3 9 b , bint , r , rint , stats =regress ( y , x )Warning: X is rank deficient to within machine precision.b = -0.9643 0 0 1.1429bint = -12.0010 10.0724 0 0 0 0 -0.9245 3.2102r = -0.6071 1.5357 -1.7500 0.8214rint = -9.2316 8.0173 -1.9141 4.9855 -
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