Matlab--多元线性回归 做过好几次多元线性回归的工作,之前都是用的SPSS(不要嫌弃我,但是真的很好用),可以输出很多的变量。 matlab的stepwise函数可以进行逐步线性回归,剔除一些不显著的因子,缺点就是需要手动点点点,不能直接输出一些变量用于后续计算(或许可以,但我还没研究出来)。 上次在网上,已经忘了在哪里看到别...
目标是通过使用线性回归技术进行统计推断预测,使用来自论文“(1977) Narula and Wellington, Prediction, Linear Regression and the Minimum Sum of Relative Errors, Technometrics””的数据。这个数据集为每个待预测变量(有11个不同的待预测变量)和响应变量给出了28个数据。数据见表1: 表格1:示例数据 为简单起见分...
This MATLAB function creates a generalized linear regression model for the variables in the table tbl using stepwise regression to add or remove predictors, starting from a constant model.
函数名是REGRESS,逐步回归：stepwise B = REGRESS(Y,X) returns the vector B of regression coefficients in the linear model Y = X*B. X is an n-by-p design matrix, with rows corresponding to observations and columns to predictor variables. Y is an n-by-1 vector of response ...
【Method下拉列表】用于选择对自变量的选入方法,有Enter(强行进入法)、Stepwise(逐步法)、Remove(强制剔除法)、Backward(向后法)、Forward(向前法)五种。该选项对当前Independent框中的所有变量均有效。【Selection Variable框】选入一个筛选变量,并利用右侧的Rules按钮建立一个选择条件,这样,只有满足该条件的记录才会...
逐步回归是一种降维方法,其中不太重要的预测变量在自动迭代过程中被连续删除。stepwiseglm 函数使用逐步回归创建一个 GeneralizedLinearModel 对象。函数 stepwiseglm Create generalized linear regression model by stepwise regression fitglm Create generalized linear regression model addTerms Add terms to generalized ...
stepwise(X,Y,[1,2,3,4],0.05,0.10)% in=[1,2,3,4]表示X1、X2、X3、X4均保留在模型中 1. 2. 3. 4. 程序执行后得到下列逐步回归的窗口,如图 4 所示。 图4 在图4 中,用蓝色行显示变量 X1、X2、X3、X4 均保留在模型中,窗口的右侧按钮上方提示:将变量X4剔除回归方程(Move X4 out),单击 Next...
目标是通过使用线性回归技术进行统计推断预测,使用来自论文“(1977) Narula and Wellington, Prediction, Linear Regression and the Minimum Sum of Relative Errors, Technometrics””的数据。这个数据集为每个待预测变量(有11个不同的待预测变量)和响应变量给出了28个数据。数据见表1: ...
线性模型(使用fitlm和stepwiselm) 广义线性模型(使用fitglm) 线性混合效应模型(使用 fitlme 和fitlmematrix) 广义线性混合效应模型(使用fitglme) 重复测量模型(使用fitrm) Cox 比例风险模型(使用fitcox) 典型的威尔金森表示法的格式为:y ~ term。其中,
[Y,DELTA]=nlpredci('model',x,beta,r,J) 求得回归函数在x处的预测值Y 预测值的显著性水平为1-alpha的置信区间(Y-DELTA,Y+DELTA) 示例: 5、逐步回归 命令: 代码语言:javascript 复制 stepwise(x,y,inmodel,alpha) (比较少见,暂不作详细记录)...