02 Aug

matlab regression 예제

[r, m, b] = 회귀(t, y,`one`)는 회귀 전에 모든 행렬 행을 결합하고 단일 스칼라 회귀, 경사 및 간격띄우기 값을 반환합니다. 각 N 행렬 행에 맞는 회귀 피팅의 기울기는 p(1)가 경사이고 p(2)는 선형 예측변수의 절편이다. 기본 피팅 UI를 사용하여 회귀 계수를 얻을 수도 있습니다. 관계를 사용하여 x에서 상태 yCalc당 사고를 계산합니다. 실제 값 y와 계산된 값 yCalc를 플로팅하여 회귀를 시각화합니다. 선형 회귀는 종속 또는 응답, 변수 y 및 하나 이상의 독립적 또는 예측 변수 x1,…,xn 사이의 관계를 모델합니다. 단순 선형 회귀는 관계 Train 피드포워드 네트워크를 사용하여 하나의 독립 변수만 고려한 다음 대상과 출력 간의 회귀를 계산하고 플로팅합니다. 많은 다항식 회귀 모델에서 방정식에 항을 추가하면 R2와 조정된 R2가 모두 증가합니다. 앞의 예제에서 입방 맞춤을 사용하면 선형 맞춤에 비해 두 통계가 모두 증가했습니다. (선형 맞춤에 대해 조정된 R2를 계산하여 값이 더 낮다는 것을 입증할 수 있습니다.) 그러나 선형 맞춤이 더 높은 차수 맞춤보다 더 나쁜 것은 아닙니다. 또한 기본 피팅 도구가 생성하는 다항식 회귀 모델에 대해 R2는 항상 0에서 1 사이로 변하지만 일부 모델의 조정 된 R2는 음수일 수 있으며 용어가 너무 많은 모델이 있음을 나타냅니다.

b1은 경사 또는 회귀 계수입니다. 선형 관계는 y=β1x=0.0001372x입니다. (x1, y1), (x2,y2), …, (xn, yn)에 의해 주어진 n 관찰 된 값의 집합으로 시작합니다. 간단한 선형 회귀 관계를 사용하여 이러한 값은 선형 방정식 시스템을 형성합니다. 회귀로 행렬 형태로 이러한 방정식을 나타내면 X 또는 y의 NaN 값이 누락된 값으로 처리됩니다. 회귀 는 회귀 맞춤에서 누락 된 값으로 관측을 생략합니다. SSresid는 회귀에서 제곱 잔류물의 합입니다. SStotal은 종속 변수의 평균(총 제곱 합계)과 제곱 차의 합입니다. 둘 다 긍정적 인 스칼라입니다. 이 예제에서는 사고 데이터 집합을 사용하여 간단한 선형 회귀를 수행하는 방법을 보여 주며 있습니다. 또한 이 예제에서는 회귀를 평가하기 위해 판정 R2의 계수를 계산하는 방법도 보여 주어집니다.

사고 데이터 집합에는 미국 주에서 치명적인 교통 사고에 대한 데이터가 포함되어 있습니다. R2 값이 0.9824에 가깝고 p 값이 0.0000의 p 값이 기본 유의 수준0.05보다 적기 때문에 응답 y와 예측 변수 사이에 유의한 선형 회귀 관계가 존재합니다. 데이터의 컨텍스트를 파악할 수 있습니다. 예를 들어 데이터를 피팅하는 목표가 물리적 의미가 있는 계수를 추출하는 것이라면 모델에 데이터의 물리를 반영하는 것이 중요합니다.