MATLAB解一元线性回归问题

2024-07-17 18:51| 来源: 网络整理| 查看: 265

1. 注意事项

　　一元线性回归模型对异常值比较敏感，应考虑在生成方程前对数据进行预处理。

　　对于回归分析的相关定义，请参考：

　　https://support.minitab.com/zh-cn/minitab/19/help-and-how-to/modeling-statistics/regression/supporting-topics/basics/types-of-regression-analyses/　　

2. MATLAB中的相关函数

　　直接使用regress函数或polyfit函数都可直接获得表示预测变量与响应变量线性关系的方程的系数

2.1 regress函数

函数说明：多元线性回归函数

详细说明请参考：

　　https://ww2.mathworks.cn/help/stats/regress.html

常用方式：

　　[b,bint,r,rint,status] = regress(Y,X,alpha);

等式右边：

Y——响应变量数据( n×1 数值向量 ) X——预测变量数据( n×p 数值矩阵。X 的行对应于各个观测值，列对应于预测变量 ) alpha——显著性水平

等式左边：

b——系数估计值( p×1 向量，其中 p 是 X 中预测变量的数目 ) bint——系数估计值的置信区间 ( 置信边界下限和置信边界上限 )( p×2 矩阵，其中 p 是 X 中预测变量的数目 ) r——残差( p×1 向量，其中 p 是 X 中预测变量的数目 ) rint——残差的置信区间( 诊断离群值的区间 )( p×2 矩阵，其中 p 是 X 中预测变量的数目 )

参数说明：

如果status中的第一个参数R^2接近于1且第三个参数P值小于0.05，则响应Y和X中的预测变量之间存在显著的线性回归关系如果观测值 i 的 rint(i,:) 区间不包含零，即表明存在离群值

使用示例：

% 女子身高和腿长数据 height = [143;145;146;147;149;150;153;154;155;156;157;158;159;160;162;164]; leg_length = [88;85;88;91;92;93;93;95;96;98;97;96;98;99;100;102]; % 使用身高预测腿长(X是固定格式) X=[height,ones(length(height),1)]; Y=leg_length; alpha = 0.05;% 注意regress函数中的预测变量和响应变量必须是列向量 [b,bint,r,rint,status] = regress(Y,X,alpha)

2.2 polyfit函数

函数说明：多项式曲线拟合函数

详细说明请参考：

　　https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/polyfit.html

常用方式：

[p,S] = polyfit(X,Y,degree);

等式右边：

X——预测变量数据( 列向量 ) Y——响应变量数据( 列向量 ) degree——多项式p的次数( 多项式拟合的次数 )( >0 )

等式左边：

p——最小二乘拟合多项式系数( 长度为 n+1，包含按降幂排列的多项式系数，最高幂为 n ) S——误差估计结构体

参数说明：

使用示例：

% 女子身高和腿长数据 height = [143;145;146;147;149;150;153;154;155;156;157;158;159;160;162;164]; leg_length = [88;85;88;91;92;93;93;95;96;98;97;96;98;99;100;102]; degree = 1; [p,S] = polyfit(height,leg_length,degree);

2.3 polyconf函数

函数说明：计算多项式的置信区间函数

详细说明请参考：

　　https://ww2.mathworks.cn/help/stats/polyconf.html

常用方式：

[Y1,DELTA1] = polyconf(p,xdata,S,'predopt','observation');

[Y2,DELTA2] = polyconf(p,xdata,S,'alpha',alpha,'predopt','curve');

等式右边：

p——最小二乘拟合多项式系数 xdata——预测变量数据( 列向量 ) S——误差估计结构体 'predopt'—— 'observation' (默认值)用于计算X值处的新观测值的预测区间，或 'curve' 用于计算X值处的拟合值的置信区间

等式左边：

Y——在 x 中的每个点处计算多项式 p 所得的新观测值( 拟合值 ) DELTA——当输入参数 'predopt' 的值为 'observation' 时，得到的是用于计算X值处的新观测值的预测区间；当输入参数 'predopt' 的值为 'curve' 时，得到的是用于计算X值处的拟合值的置信区间

说明：

预测区间和置信区间的相关概念请参考百度百科和：

　　https://www.zhihu.com/question/263893098

使用示例：

% 女子身高和腿长数据 height = [143;145;146;147;149;150;153;154;155;156;157;158;159;160;162;164]; leg_length = [88;85;88;91;92;93;93;95;96;98;97;96;98;99;100;102]; % xdata将预测变量以列向量的形式表示xdata = reshape(height,[length(height),1]); alpha = 0.05; % 设定多项式的次数 degree = 1; % 多项式曲线拟合a=polyfit(x,y,n): x是预测变量,y是响应变量,a是次数为n的多项式的系数 [p,S] = polyfit(height,leg_length,degree); % 输出S(误差估计结构体)给出Y的95%预测区间Y±DELTA [Y1,DELTA1] = polyconf(p,xdata,S,'alpha',alpha,'predopt','observation'); % 输出S(误差估计结构体)给出Y的95%置信区间Y±DELTA [Y2,DELTA2] = polyconf(p,xdata,S,'alpha',alpha,'predopt','curve');

2.4 polyval函数

函数说明：多项式计算函数

详细说明请参考：

　　https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/polyval.html#d120e898668

常用方式：

[y,delta] = polyval(p,x,S)

等式右边：

p——最小二乘拟合多项式系数( 长度为 n+1，包含按降幂排列的多项式系数，最高幂为 n ) x——预测变量数据( 列向量 ) S——误差估计结构体

等式左边：

y——在 x 中的每个点处计算多项式 p 所得的结果 delta——预测的标准误差，以标量形式返回。通常，区间 y ± Δ 对应于大型样本的未来观测值约 68% 的预测区间，y ± 2Δ 对应于约 95% 的预测区间

使用示例：

% 女子身高和腿长数据 height = [143;145;146;147;149;150;153;154;155;156;157;158;159;160;162;164]; leg_length = [88;85;88;91;92;93;93;95;96;98;97;96;98;99;100;102]; % 设定多项式的次数 degree = 1; [p,S] = polyfit(height,leg_length,degree); % 多项式曲线拟合的响应值数组 [preresult,delta]=polyval(p,height,S);

3. 散点图+趋势线+95%预测区间或 95%置信区间

使用示例：

% 输出S(误差估计结构体)给出Y的95%预测区间Y±DELTA[Y1,DELTA1] = polyconf(p,xdata,S,'alpha',alpha,'predopt','observation');hold on; plot(height,leg_length,'k+',height,preresult,'r'); % 95%预测区间 plot(xdata,Y1+DELTA1,'b--'); plot(xdata,Y1-DELTA1,'b--'); legend('Data','Linear Fit','95% Prediction Interval'); xlabel('身高'); ylabel('腿长'); hold off; % 输出S(误差估计结构体)给出Y的95%置信区间Y±DELTA[Y2,DELTA2] = polyconf(p,xdata,S,'alpha',alpha,'predopt','curve');hold on; plot(height,leg_length,'k+',height,preresult,'r'); % 95%置信区间 plot(xdata,Y2+DELTA2,'b--'); plot(xdata,Y2-DELTA2,'b--'); legend('Data','Linear Fit','95% Confidence Interval'); xlabel('身高'); ylabel('腿长'); hold off;

4. 残差图 % 女子身高和腿长数据 height = [143;145;146;147;149;150;153;154;155;156;157;158;159;160;162;164]; leg_length = [88;85;88;91;92;93;93;95;96;98;97;96;98;99;100;102]; % 使用身高预测腿长(X是固定格式) X=[height,ones(length(height),1)]; Y=leg_length; alpha = 0.05; [b,bint,r,rint,status] = regress(Y,X,alpha); % 通过计算不包含 0 的残差区间 rint 来诊断离群值。 contain0 = (rint(:,1)0); idx = find(contain0==false); hold on scatter(Y,r); % 填充离群值对应的点 scatter(Y(idx),r(idx),'b','filled'); xlabel('腿长'); ylabel('残差'); hold off

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