Question

matlab中regstats的用途是什么

Answer 1

MATLAB统计工具箱中提供了regstats函数，也可用来作多重线性或广义线性回归分析，它的调用方式如下：
regstats(y,X,model)
stats = regstats(…)
stats = regstats(y,X,model,whichstats)
（1）regstats(y,X,model)
作多重线性回归分析。输入参数X为自变量观测值矩阵（或设计矩阵），它是的矩阵。默认情况下，regstats函数自动在X第1列元素的左边加入一列1，不需要用户自己添加。输入参数y为因变量的观测值向量，是的列向量。可选的输入参数model是一个字符串，用来控制回归模型的类型，其可用的字符串如表1-2所示。
表1-2 regstats函数支持的model参数
model参数的参数值
说 明
'linear'
带有常数项的线性模型（默认情况）
'interaction'
带有常数项、线性项和交叉项的模型
'quadratic'
带有常数项、线性项、交叉项和平方项的模型
'purequadratic'
带有常数项、线性项和平方项的模型
在这种调用方式下，regstats函数会生成一个交互式图形用户界面（GUI），界面上带有回归诊断统计量列表，包括系数的估计值、因变量的预测值、残差、判定系数、调整的判定系数、F检验和t检验的相关结果等，共23个可选项。通过这个界面，用户可以很方便地将回归分析的各种结果导入MATLAB工作空间。
（2）stats = regstats(…)
返回一个结构体变量stats，它有24个字段，包括了回归分析的所有诊断统计量。这种调用方式不生成图形用户界面，stats的后23个字段分别与图形用户界面上的23个选项相对应。
（3）stats = regstats(y,X,model,whichstats)
仅返回由whichstats参数指定的统计量。whichstats可以是形如 'leverage' 的单个字符串，也可以是形如{'leverage' 'standres' 'studres'}的字符串元胞数组。若whichstats是字符串 'all' ，则返回所有统计量。
注意：当需要计算F统计量的观测值时，模型中应包含常数项。若模型中不包含常数项，regstats函数输出的F统计量的观测值是不正确的。在不考虑常数项的情况下，计算出的判定系数2R的值可能是负的，说明所用模型不适合用户的数据。

Answer 2

MATLAB统计工具箱中提供了regstats函数，也可用来作多重线性或广义线性回归分析，它的调用方式如下：
regstats(y,X,model)
stats = regstats(…)
stats = regstats(y,X,model,whichstats)
（1）regstats(y,X,model)
作多重线性回归分析。输入参数X为自变量观测值矩阵（或设计矩阵），它是的矩阵。默认情况下，regstats函数自动在X第1列元素的左边加入一列1，不需要用户自己添加。输入参数y为因变量的观测值向量，是的列向量。可选的输入参数model是一个字符串，用来控制回归模型的类型，其可用的字符串如表1-2所示。
表1-2 regstats函数支持的model参数
model参数的参数值
说 明
'linear'
带有常数项的线性模型（默认情况）
'interaction'
带有常数项、线性项和交叉项的模型
'quadratic'
带有常数项、线性项、交叉项和平方项的模型
'purequadratic'
带有常数项、线性项和平方项的模型
在这种调用方式下，regstats函数会生成一个交互式图形用户界面（GUI），界面上带有回归诊断统计量列表，包括系数的估计值、因变量的预测值、残差、判定系数、调整的判定系数、F检验和t检验的相关结果等，共23个可选项。通过这个界面，用户可以很方便地将回归分析的各种结果导入MATLAB工作空间。
（2）stats = regstats(…)
返回一个结构体变量stats，它有24个字段，包括了回归分析的所有诊断统计量。这种调用方式不生成图形用户界面，stats的后23个字段分别与图形用户界面上的23个选项相对应。
（3）stats = regstats(y,X,model,whichstats)
仅返回由whichstats参数指定的统计量。whichstats可以是形如 'leverage' 的单个字符串，也可以是形如{'leverage' 'standres' 'studres'}的字符串元胞数组。若whichstats是字符串 'all' ，则返回所有统计量。
注意：当需要计算F统计量的观测值时，模型中应包含常数项。若模型中不包含常数项，regstats函数输出的F统计量的观测值是不正确的。在不考虑常数项的情况下，计算出的判定系数2R的值可能是负的，说明所用模型不适合用户的数据。