多元回归分析分类函数有哪些
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发布时间：2023-07-05 00:32
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时间：2024-11-28 09:58
b=regress(y，x)
或
[b，bint，r，rint，statsl = regess(y，x，alpha)
其中因变量数据向量y和自变量数据矩阵x按以下排列方式输入
对一元线性回归，取k=1即可。alpha为显著性水平(缺省时设定为0.05)，输出向量b，bint为回归系数估计值和它们的置信区间，r，rint为残差及其置信区间，stats是用于检验回归模型的统计量，有四个数值，第一个是R2，其中R是相关系数，第二个是F统计量值，第三个是与统计量F对应的概率P，第四个是 an estimate of the error variance（一个错误的方差估计）。
stats参数解释如下：
R2表示方差解释率，R2越接近1说明数据拟合程度越好。
F统计量用于检验模型是否通过检验。通过查F分布表，如果F>F分布表中对应的值，则通过检验。
P为F 统计量对应的概率，越接近0越好，当P<α时拒绝H0，回归模型成立！！！
第4个参数不知何用。 画出残差及其置信区间，用命令rcoplot(r，rint)
