1、情况%%1，bint表示回归系数区间估计为http://www.360doc.com/content/11/0801/20/2537127 _ 137246007.shtml % 2，r为残差%3，r为例如p0.05残差95%% r^2越接近1，回归方程越明显的%为显著水平% % x=[ 143144145147148150153154155156157158160161162 ] '； x=[ ones (16，1 )，x]； y=[ 8785889192909395989897959799100102 ] '； [b，bint，r，rint，stats]=regress(y，x ) t=1:16； %%figure(1() 1； y_fitting=x(t， ) b； plot(t，y_fitting，' r-'，t，y ) t， )、' b- '，t，ABS ) y _ fitting (t，3360 )、' k-'； legend ()红--拟合值)、(蓝--实际值)、(黑--误差值) )； text (3，50，strcat (相关系数R=，num2str ) stats ) 1，1 ) )； text (7，50，strcat )，num2str ) stats (1，2 ) )； text (9，50，strcat ) ' p='，num2str ) stats )，3 ) ) nhfcs1=strcat (拟合方程)，num2str ) b (1，1 )，)，num 2 text (11，50，nhfcs1； %%功能在当前轴上创建text对象。 函数text是用于创建文本图形句柄的低级函数。 可以使用此函数在图表中指定的位置显示字符串。 %用法text(x，y，“string”)图表中指定的位置) x，y )中显示字符串string%text(x ) x，y，z，“string”) ylabel (分数)； %%figure(2() 2； ul=rint (:1 )； i1=rint (3360，2 )； plot(t，I1，' b- '，t，r，' R* '，t，ul，' g-' )； legend ()蓝色(-残差95%置信区间上限)、(红色(-残差值)、)绿色(-残差95%置信区间下限) )； xlabel (样本值)； ylabel (残差值)； figure(3) rcoplot(r，rint )； %残差分析，创建残差图
2、残差图可以估计残差图所观察或预测的误差error (残差)和随机误差(stochastic error )是否匹配。 你最好用丢骰子的例子来理解。 虚拟的大地扔出6面骰子时，不可能预测哪个面的分数朝上。 但是，你在一系列投掷后，可以评估正面向上的数字是否遵循随机模式，想象随机散布在你自己心中的残差图。 如果有人背着你做了一个骰子手脚，让六点更频繁地出现在上面，你心中的残差图看起来很有规律，你必须修正你心中的模型。 骰子一定有问题。
同样的原则也适用于回归模型。 不应该能够预测给定的观察和预测结果的错误(或差异)。 需要确认残差是否与随机误差一致。 如果像扔骰子一样，残差整体上呈“奇怪”的模式，就需要重新考虑回归模型。 你到底觉得上面的“古怪”怎么样？ 继续看。
%clc%clear%%%目标函数： y=Ax1^2 Bx2^2 Cx1 Dx2 Ex1*x2 F (这是一个二次函数，两个变量，大写为常数(%导入数据y=[ 7613.517850.918381 x2=[ 16.2216.8517.9317.2817.23171918.2216.313.3711.6210.369.839.25 ]’； x=[Ones(size ) y ) ) x1.^2 x2.^2 x1 x2 x1.*x2] %分析开始[b，bint，r，rint，stats]=regress(y，x ) % scatter ] 设置%x2的数据间隔[X1FIT，x2fit]=meshgrid(x1fit，x2fit )； 生成%2维网格平面。 也可以说生成X1FIT。 X2FIT的坐标yfit=b(1) b )2) X1FIT.^2b )3) X2FIT.^2b )4) x1fit )5) x2fit )6)也可以说%代入已经求得的参数进行拟合第一个10表示方位角，第二个表示俯视角。 %方位角相当于球坐标中的经度，平面角是球坐标中的纬度xlabel(x1 ) )设定x轴的名称xlabel(x1 ) )设定y轴的名称z label (y ) )设定z轴的名称hold on%%figure(2) rco plorore (2)
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3、为回归值和残差图编辑检查建立的多元线性回归模型是否合适，可以用回归值和残差的散点图来检查。 方法是绘制回归值和常规残差的散点图，或者绘制回归值和标准残差的散点图。 其图表有以下三种情况(
图1(a )。
图1(b )。
图1 ) a )的情况下，无论回归值的大小，残差(或)都具有相同的分布，满足模型的各假设条件。 图1 ) b )的情况下，回归值的大小与残差的波动大小有关，也就是说等分散性的假设存在问题。 相对于图1，指示线性模型不适当的样本可存在异常值。
在图1(a )中，大部分的点位于中间的(b )部分，如果落在外面的点只有少数，则与这些点对应的样本中可能存在异常值。
图1(c ) )。