matlab实现回归拟合
%lny=lna+bxclear all
y=;
%Y为列向量
Y=log(y');
x=1:12;
%X为两列
X=;
=regress(Y,X);
%b为参数的点估计
disp('b为参数的点估计')
b
%bint为参数的区间估计
disp('bint为参数的区间估计')
bint
%stats(1)为相关系数越接近1回归方程越显著
disp('stats(1)')
stats(1)
%stats(2)为F值越大回归越显著
disp('stats(2)')
stats(2)
%stats(3)为与F对应的概率P P<a时模型成立
disp('stats(3)')
stats(3)
%求均方误差根RMSE
a=exp(b(1));
yy=a.*exp(b(2).*x);
rmse=sqrt(sum((yy-y).^2)/12);
disp('rmse')
rmse
%写出表达式
fprintf('回归方程为y=%5.4f*exp(%5.4fx)',a,b(2))
%做回归图像
figure(1)
plot(x,y,'o',x,yy)
%做参差图
figure(2)
rcoplot(r,rint)
这段 Matlab 代码实现了对给定数据进行指数回归分析。以下是代码的逐行解释：
1.clear all: 清除当前工作区的所有变量。
2.y: 给定的因变量数据。
3.Y=log(y'): 对因变量取对数，将其变为线性关系。这里使用了 log 函数取自然对数。
4.x=1:12;: 自变量数据。
5.X=;: 构建自变量矩阵，第一列为1，第二列为自变量 x。
6.=regress(Y,X);: 利用 regress 函数进行线性回归分析，其中 b 是回归系数，bint 是回归系数的区间估计，r 是残差，rint 是残差区间估计，stats 包含了与回归统计相关的各种信息。
7.disp('b为参数的点估计'), disp('bint为参数的区间估计'), disp('stats(1)'), disp('stats(2)'), disp('stats(3)'): 显示回归统计信息，包括参数的点估计、参数的区间估计以及与回归统计相关的信息。
8.a=exp(b(1));: 计算指数回归的常数项 a。
9.yy=a.*exp(b(2).*x);: 计算回归方程的拟合值。
10.rmse=sqrt(sum((yy-y).^2)/12);: 计算均方根误差（RMSE）。
11.fprintf('回归方程为y=%5.4f*exp(%5.4fx)',a,b(2)): 显示回归方程。
12.figure(1), plot(x,y,'o',x,yy): 绘制原始数据点和拟合的回归曲线。
13.figure(2), rcoplot(r,rint): 绘制参差图。
这段代码通过指数回归分析对数据进行拟合，并提供了相关的回归统计信息和图示。
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