今天在做《数理统计》关于线性回归的作业,本来用R
已经做出来了,但是由于最近使用matlab
很多,所以也想看看用matlab
怎么做。
matlab
中有很多函数可以做各种各样的回归,也有cftool
工具箱可以可视化的做回归,很方便。这里选用fitlm
做回归,由于多元回归和一元回归基本思想是差不多的,操作也只是参数个数的问题,所以这里用一元线性回归做例子,记录下来以备后用。
数据选用R中的自带数据:cars
数据集,是一个关于汽车速度和距离的数据,50*2
的矩阵。
采用一元线性回归模型进行回归,公式这里就不说了,dist
为因变量,speed
为自变量。
代码来了:
clear
data = xlsread('D:\Program Files\RStudio\cars.xlsx');
x = data(:, 1);
y = data(:, 2);
tb = table(x, y, 'VariableNames', {'speed', 'dist'});
model = fitlm(tb, 'dist~speed');
plot(model);
model
里含有模型的各种参数,估计值,R2
值,p
值等等等等。
model =
Linear regression model:
dist ~ 1 + speed
Estimated Coefficients:
Estimate SE tStat pValue
________ _______ _______ __________
(Intercept) -17.579 6.7584 -2.6011 0.012319
speed 3.9324 0.41551 9.464 1.4898e-12
Number of observations: 50, Error degrees of freedom: 48
Root Mean Squared Error: 15.4
R-squared: 0.651, Adjusted R-Squared 0.644
F-statistic vs. constant model: 89.6, p-value = 1.49e-12
可以看出输入形式和输出形式与R
的输出及其相似。
最后plot
画出回归图。
好了,该吃饭去了。