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在回归分析中,如果有两个或两个以上的自变量,就称为多元回归。事实上,一种现象常常是与多个因素相联系的,由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量,比只用一个自变量进行预测或估计更有效,更符合实际。
在实际经济问题中,一个变量往往受到多个变量的影响。例如,家庭消费支出,除了受家庭可支配收入的影响外,还受诸如家庭所有财富、物价水平、金融机构存款利息等多种因素的影响,表现在线性回归模型中的解释变量有多个。这样的模型被称为多元线性回归模型。
多元线性回归模型的一般表现形式为
(2)[b, bint,r,rint,stats]=regress(Y,X,alpha) 求回归系数的点估计和区间估计,并检验回归模型
测得16名女子的身高和腿长如下表所示(单位:cm)
试研究这些数据之间的关系。
Matlab程序为:(输入如下命令)
结果显示:
因此我们可得y=-16.0730+0.7194x 成立
(残差分析)
接着输入
结果显示
(预测及作图)
接着输入
结果显示
水泥凝固时放出的热量y与水泥中的四种化学成分x1,x2,x3,x4有关,今测得一组数据如下,试确定多元线性模型。
Matlab程序:(输入命令)
结果显示
因此,我们得到y=-62.4045+1.55x1+0.5102x2+0.1019x3-0.1441x4成立
(残差分析)
接着输入
结果显示
接着输入
预测结果
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原文地址:http://blog.csdn.net/u013159040/article/details/51180857