matlab如何应用regress
用最小二乘法求回归系数的方法 最小二乘有多种用法，你需要哪一种.常用的是线性方程.对于线性方程的系数可以有多种处理方法，都是最小二乘.
统计学里R^2表示什么 统计学里R^2表示：决定系数，反应因变量的全部变异能通过回归关系被自变量解释的比例。如R平方为0.8，则表示回归关系可以解释因变量80%的变异。换句话说，如果我们能控制自变量不变，则因变量的变异程度会减少80%。统计学是通过搜索、整理、分析、描述数据等手段，以达到推断所测对象的本质，甚至预测对象未来的一门综合性科学。统计学用到了大量的数学及其它学科的专业知识，其应用范围几乎覆盖了社会科学和自然科学的各个领域。扩展资料：在统计学中，R平方值的计算方法及特点：一、在统计学中，R平方值的计算方法为：R平方值=回归平方和(ssreg)/总平方和(sstotal)，其中回归平方和=总平方和-残差平方和(ssresid)。二、R^2的特点：1、可决系数是非负的统计量；2、可决系数的取值范围：0^2；3、可决系数是样本观测值的函数，可决系数R^2是随机抽样而变动的随机变量。为此，对可决系数的统计可靠性也应进行检验。参考资料来源：-统计学
最小二乘法求线性回归方程中的系数a，b怎么求 用最小二乘法求回归直线方程中的a，b有下面的公式：最小二乘法：总离差不能用n个离差之和来表示，通常是用离差的平方和，即作为总离差，并使之达到最小，这样回归直线就是所有直线中Q取最小值的那一条，这种使“离差平方和最小”的方法，叫做最小二乘法：由于绝对值使得计算不变，在实际应用中人们更喜欢用：Q=（y1-bx1-a）2+（y2-bx-a2）+。（yn-bxn-a）2这样，问题就归结于：当a，b取什么值时Q最小，即到点直线y=bx+a的“整体距离”最小。扩展资料：回归分析的最初目的是估计模型的参数以便达到对数据的最佳拟合。在决定一个最佳拟合的不同标准之中，最小二乘法是非常优越的。这种估计可以表示为：1)样本是在母体之中随机抽取出来的。2)因变量Y在实直线上是连续的，3)残差项是独立同分布的，也就是说，残差是独立随机的，且服从高斯分布。这些假设意味着残差项不依赖自变量的值，所以 和自变量X（预测变量）之间是相互独立的。在这些假设下，建立一个显示线性回归作为条件预期模型的简单线性回归方程，可以表示为：给一个随机样本，一个线性回归模型假设回归子 和回归量 之间的关系是除了X的影响以外，还有其他的变数存在。我们加入一个误差项（也是一个。
回归直线方程的计算方法 要确定回归直线方2113程①，只要确定a与回归系数5261b。回归直线的求4102法通常是最小二1653乘法：离差作为表示xi对应的回归直线纵坐标y与观察值yi的差，其几何意义可用点与其在回归直线竖直方向上的投影间的距离来描述。数学表达：Yi-y^=Yi-a-bXi.总离差不能用n个离差之和来表示，通常是用离差的平方和即(Yi-a-bXi)^2计算。即作为总离差，并使之达到最小，这样回归直线就是所有直线中除去最小值的那一条。这种使“离差平方和最小”的方法，叫做最小二乘法。用最小二乘法求回归直线方程中的a，b有图一和图二所示的公式进行参考。其中，和 如图三所示，且 称为样本点的中心。扩展资料回归直线方程指在一组具有相关关系的变量的数据（x与Y）间，一条最好地反映x与y之间的关系直线。离差作为表示Xi对应的回归直线纵坐标y与观察值Yi的差，其几何意义可用点与其在回归直线竖直方向上的投影间的距离来描述。数学表达：Yi-y^=Yi-a-bXi.总离差不能用n个离差之和来表示，通常是用离差的平方和，即(Yi-a-bXi)^2计算。参考资料：-回归直线方程
最小二乘法和线性回归方程
用最小二乘法求回归系数的方法 如果是一般的回归，那么2113加权最小二乘法取权5261仅仅是方程本身误4102差项的绝对1653值的倒数！两种方法：1.蠢且勤快的方法：在回归结果窗口中按estimate，改变你的回归项分别为“y*1/abs(resid)x1*1/abs(resid)x2*1/abs(resid)…”，当然要在做完你的ols后马上做，否则你的resid序列就不是你所要的误差序列了。2.聪明且懒的方法：你先用你所需要用的变量做一下ols回归，然后在回归结果窗口里按proc，选择下拉菜单里面的makeresidualserias，给个单字母的序列名字，这样可以生成一个误差序列，然后再在你的回归结果窗口中按estimate选择options，在weightedls/tsls前画挑，并且在weight后面的空白处填写：1/abs（刚才起的序列名字）然后就ok了。我用的是eviews5，如果你用的是3.0那么我叫不准是不是和我所给的选项位置一样，不过英文表达是一样一样的
