怎样用matlab画残差图?

如题所述

两种方法:

1、b=regress(y,X);根据输入参数y与X,用最小二乘法求线性回归系数b。

2、[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,X):得到参数b的95%置信区间bint,残差r以及残差95%置信区间rint,stats有三个分量的向量,分别是决定系数R平方、F值以及回归的p值。

具体步骤:

    如下图所示,一组数据共有50个变量,需要对此数据做一元线性回归分析y=b1+b2*x,若只想得出线性回归模型,而不做其他分析只需调用b=regress(y,X);程序代码如下:

2.由回归结果得b=[44.2815,0.4199],即回归模型可以写为y=44.2815+0.4199*x,模型结果如图所示:

3.若是想通过一些指标来验证模型的优劣,则需要调用[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,X);返回更为复杂的数据,用来分析模型。则程序代码及结果,如图:

4.然后使用rcoplot(r,rint);做残差分析图,以及画出预测及回归线图,结果如图所示。从图中可以看出回归方程的拟合程度,还可以从stats中R平方来说明其拟合优劣,R平方越大拟合程度越高。

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