matlab代码实现统计回归分析

资 源 简 介

matlab代码实现统计回归分析

详 情 说 明

Matlab提供了完整的统计回归分析工具库，能够处理从简单线性回归到复杂的非线性回归问题。其内置的统计和机器学习工具箱(Statistics and Machine Learning Toolbox)包含丰富的回归分析功能。

在Matlab中进行回归分析通常遵循以下流程：首先导入或创建数据集，然后选择合适的回归模型类型。对于线性回归，可以使用fitlm函数拟合普通最小二乘回归模型；而对于更复杂的回归问题，可以使用stepwisefit进行逐步回归，或者使用robustfit进行稳健回归以处理异常值。

Matlab的回归分析不仅能给出回归系数估计，还能提供完整的诊断信息，包括R平方值、调整R平方、F统计量等模型评估指标。通过plotResiduals函数可以直观地检查残差分布，验证模型假设是否成立。

对于预测应用，predict函数可以根据拟合的回归模型对新数据进行预测。此外，Matlab还支持交叉验证等功能，帮助评估模型的泛化能力。通过交互式回归学习器应用，用户还可以以图形化方式探索不同回归模型的效果。