利用MATLAB进行多元线性回归_精品文档.ppt
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2.线性回归,b=regress(y,X)b,bint,r,rint,s=regress(y,X,alpha),输入:
y因变量(列向量),X1与自变量组成的矩阵,Alpha显著性水平(缺省时设定为0.05),s:
3个统计量:
决定系数R2,F值,F(1,n-2)分布大于F值的概率p,p时回归模型有效,rcoplot(r,rint),残差及其置信区间作图,回归模型,例3:
血压与年龄、体重指数、吸烟习惯,体重指数=体重(kg)/身高(m)的平方,吸烟习惯:
0表示不吸烟,1表示吸烟,建立血压与年龄、体重指数、吸烟习惯之间的回归模型,模型建立,血压y,年龄x1,体重指数x2,吸烟习惯x3,y与x1的散点图,y与x2的散点图,线性回归模型,回归系数0,1,2,3由数据估计,是随机误差,n=30;m=3;y=144215138145162142170124158154162150140110128130135114116124136142120120160158144130125175;x1=394745476546674267566456593442484518201936503921445363292569;x2=24.231.122.624.025.925.129.519.727.219.328.025.827.320.121.722.227.418.822.621.525.026.223.520.327.128.628.322.025.327.4;x3=0101101010100001000.00100110101;,X=ones(n,1),x1,x2,x3;b,bint,r,rint,s=regress(y,X);s2=sum(r.2)/(n-m-1);b,bint,s,s2rcoplot(r,rint),模型求解,剔除异常点(第2点和第10点)后,xueya01.m,此时可见第二与第十二个点是异常点,于是删除上述两点,再次进行回归得到改进后的回归模型的系数、系数置信区间与统计量,这时置信区间不包含零点,F统计量增大,可决系数从0.6855增大到0.8462,我们得到回归模型为:
通常,进行多元线性回归的步骤如下:
(1)做自变量与因变量的散点图,根据散点图的形状决定是否可以进行线性回归;
(2)输入自变量与因变量;(3)利用命令:
b,bint,r,rint,s=regress(y,X,alpha),rcoplot(r,rint)得到回归模型的系数以及异常点的情况;(4)对回归模型进行检验首先进行残差的正态性检验:
jbtest,ttest,其次进行残差的异方差检验:
戈德菲尔德一匡特(GoldfeldQuandt)检验戈德菲尔德检验,简称为GQ检验.为了检验异方差性,将样本按解释变量排序后分成两部分,再利用样本1和样本2分别建立回归模型,并求出各自的残差平方和RSSl和RSS2。
如果误差项的离散程度相同(即为同方差的),则RSSl和RSS2的值应该大致相同;若两者之间存在显著差异,则表明存在异方差.检验过程中为了“夸大”残差的差异性,一般先在样本中部去掉C个数据(通常取cn4),再利用F统计量判断差异的显著性:
其中,n为样本容量,k为自变量个数.然后对残差进行自相关性的检验,通常我们利用DW检验进行残差序列自相关性的检验。
该检验的统计量为:
其中为残差序列,对于计算出的结果通过查表决定是否存在自相关性。
若du4-dl,则存在一阶负相关;若dlDWdu或4-duDW4-dl,则无法判断,下面我们对模型进行检验:
(1)残差的正态检验:
由jbtest检验,h=0表明残差服从正态分布,进而由t检验可知h=0,p=1,故残差服从均值为零的正态分布;
(2)残差的异方差检验:
我们将28个数据从小到大排列,去掉中间的6个数据,得到F统计量的观测值为:
f=1.9092,由F(7,7)=3.79,可知:
f=1.90923.79,故不存在异方差.,(3)残差的自相关性检验:
计算得到:
dw=1.4330,查表后得到:
dl=0.97,du=1.41,由于1.41=dudw=1.4334-du=2.59,残差不存在自相关性.,
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