回歸分析小工具箱

Ⅰ SPSS中回歸分析結果解釋，不懂怎麼看

首先來說明各個符號，B也就是beta，代表回歸系數，標准化的回歸系數代表自變數也就是預測變數和因變數的相關，為什麼要標准化，因為標准化的時候各個自變數以及因變數的單位才能統一，使結果更精確，減少因為單位不同而造成的誤差。T值就是對回歸系數的t檢驗的結果，絕對值越大，sig就越小，sig代表t檢驗的顯著性，在統計學上，sig<0.05一般被認為是系數檢驗顯著，顯著的意思就是你的回歸系數的絕對值顯著大於0，表明自變數可以有效預測因變數的變異，做出這個結論你有5%的可能會犯錯誤，即有95%的把握結論正確。
回歸的檢驗首先看anova那個表，也就是F檢驗，那個表代表的是對你進行回歸的所有自變數的回歸系數的一個總體檢驗，如果sig<0.05,說明至少有一個自變數能夠有效預測因變數，這個在寫數據分析結果時一般可以不報告
然後看系數表，看標准化的回歸系數是否顯著，每個自變數都有一個對應的回歸系數以及顯著性檢驗
最後看模型匯總那個表，R方叫做決定系數，他是自變數可以解釋的變異量占因變數總變異量的比例，代表回歸方程對因變數的解釋程度，報告的時候報告調整後的R方，這個值是針對自變數的增多會不斷增強預測力的一個矯正（因為即使沒什麼用的自變數，只要多增幾個，R方也會變大，調整後的R方是對較多自變數的懲罰），R可以不用管，標准化的情況下R也是自變數和因變數的相關
希望對您有用

Ⅱ matlab 畫圖 多元線性回歸分析

Matlab中統計工具箱用命令regress實現多元線性回歸，用的方法是最小二乘法，基本用法是：

b=regress(Y,X)

Y,X是因變數和自變數，b為回歸系數的估計值。

當然，也可以讓結果更詳細，這個你可以自己查看幫助文檔 doc regress

這里使用：

[b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X)

其中，bint為回歸系數的置信區間，r,rint為殘差及其置信區間，stats為計算回歸模型的統計量。

所以，設房屋銷售均價為Y，其餘四個變數分別為X1,X2,X3,X4

則代碼如下：

clc
clear
x=[];
Y=[];
X=[ones(length(x),1),x];
[b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X,0.05)

X,Y的數據你填進去就可以了。

Ⅲ 如何使用matlab擬合工具箱

1.打開CFTOOL工具箱。
在Matlab 6.5以上的環境下，在左下方有一個"Start"按鈕，如同Windows的開始菜單，點開它，在目錄"Toolboxes"下有一個"Curve Fitting"，點開"Curve Fitting Tool"，出現數據擬合工具界面，基本上所有的數據擬合和回歸分析都可以在這里進行。也可以在命令窗口中直接輸入」cftool」，打開工具箱。

2.輸入兩組向量x，y。
首先在Matlab的命令行輸入兩個向量，一個向量是你要的x坐標的各個數據，另外一個是你要的y坐標的各個數據。輸入以後假定叫x向量與y向量，可以在workspace裡面看見這兩個向量，要確保這兩個向量的元素數一致，如果不一致的話是不能在工具箱裡面進行擬合的。 例如在命令行里輸入下列數據: x = [196,186, 137, 136, 122, 122, 71, 71, 70, 33]; y = [0.012605; 0.013115; 0.016866; 0.014741; 0.022353; 0.019278; 0.041803; 0.038026; 0.038128; 0.088196];

3.數據的選取。
打開曲線擬合共工具界面，點擊最左邊的"Data..."按鈕，出現一個Data對話框，在Data Sets頁面里，在X Data選項中選取x向量，Y Data選項中選取y向量，如果兩個向量的元素數相同，那麼Create data set按鈕就激活了，此時點擊它，生成一個數據組，顯示在下方Data Sets列表框中。關閉Data對話框。此時Curve Fitting Tool窗口中顯示出這一數據組的散點分布圖。

4.曲線擬合(冪函數power)。
點擊Fitting...按鈕，出現Fitting對話框，Fitting對話框分為兩部分，上面為Fit Editor，下面為Table of Fits,有時候窗口界面比較小，Fit Editor部分會被收起來，只要把Table of Fits上方的橫條往下拉就可以看見Fit Editor。在Fit Editor裡面點擊New Fit按鈕，此時其下方的各個選框被激活，在Data Set選框中選中剛才建立的x-y數據組，然後在Type of fit選框中選取擬合或回歸類型，各個類型的擬合或回歸相應的分別是： Custom Equations 用戶自定義函數 Expotential e指數函數 Fourier 傅立葉函數，含有三角函數 Gaussian 正態分布函數，高斯函數 Interpolant 插值函數，含有線性函數，移動平均等類型的擬合 Polynomial 多項式函數 Power 冪函數 Rational 有理函數（不太清楚，沒有怎麼用過） Smooth Spline （光滑插值或者光滑擬合，不太清楚） Sum of sin functions正弦函數類
在這個Type of fit選框中選擇好合適的類型，並選好合適的函數形式。於是點擊Apply按鈕，就開始進行擬合或者回歸了。此時在Curve Fitting Tool窗口上就會出現一個擬合的曲線。這就是所要的結果。 在上面的例子中，選擇sum of sin functions中的第一個函數形式，點擊Apply按鈕，就可以看見擬合得到的正弦曲線。

Ⅳ 如何用EXCEL做回歸分析

在日常數據分析工作當中，回歸分析是應用十分廣泛的一種數據分析方法，按照涉及自變數的多少，可分為一元回歸分析和多元回歸分析；按照自變數和因變數之間的關系類型，可分為線性回歸分析和非線性回歸分析。

回歸分析的實施步驟：

1）根據預測目標，確定自變數和因變數

2）建立回歸預測模型

3）進行相關分析

4）檢驗回歸預測模型，計算預測誤差

5）計算並確定預測值

我們接下來講解在Excel2007中如何進行回歸分析？

一、案例場景

為了研究某產品中兩種成分A與B之間的關系，現在想建立不同成分A情況下對應成分B的擬合曲線以供後期進行預測分析。測定了下列一組數據：

Ⅳ matlab曲線擬合工具箱能做多元非線性回歸分析嗎只能寫程序嗎求方法！！

目前，Matlab還不能對多元非線性回歸分析。只能用nlinfit函數，lsqcurvefit函數來擬合。其方回法：
x=[。。。];y=[。。。];
fun=inline('a(1)+a(2).*exp(x)','a','x');
a=lsqcurvefit(fun,[a01 a02],x,y)
或
a= nlinfit(x,y,fun,[a01 a02])
[a01 a02] 初值答

Ⅵ 用excel怎麼做數據分析回歸

方法/步驟

• 打開Excel.2010，首先輸入課本例題7.1的全部數據，2012年各地區農村居民家庭人均純收入與人均消費支出，

• 做題之前，我們先為Excel.2010注入回歸分析的相關內容，點擊【文件】，選擇左下角的【選項】，出來如圖，選擇【載入項】，點擊【轉到】。

• 進入載入宏，選擇【分析工具庫】，點擊確定。

  進入【數據】，就會發現最右面出現了【數據分析】這一項。

• 點擊數據分析之後選擇【回歸】，確定，這樣就為Excel.2010導入了數據分析的功能，進行回歸分析了，選擇X、Y值的區域，其他不變的，點擊確定。

• 5

  最後，就是我們需要的內容，根據數據進行分析，可以得出樣本的回歸函數：

  Yi=1004.539839+0.614539172925018Xi【具體看做的題目】

Ⅶ 數據分析工具有哪些，有什麼區別

Smartbi Excel分析就是面向Excel用戶的數據分析工具，它結合了Excel的優點，解決了Excel的問題，真正做到賦能企業一線業務用戶，讓人人都是自助分析師，促進企業的全民數字化運營。


Smartbi Excel分析的功能亮點

1.支持Excel直連資料庫，數據准備自己搞定

2.支持使用Excel計算公式對線上線下數據做聯合分析

3.支持使用Excel圖形、數據透視表來分析和展現數據

4.支持模板和數據分離，重用分析模板，動態更新數據

5.支持對Excel中的數據進行二次加工，告別依賴於IT人員處理的困境

6.支持超大數據量處理，支持在個人Excel端運算，也支持在伺服器（集群）運算

7.支持全面的許可權管控，提供細粒度的許可權控制，精確控制每一個用戶的數據許可權

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Ⅷ SPC軟體的統計分析工具箱包括哪些方面

抄SPC.NET（賽微統計製程式控制襲制與分析系統）的統計分析工具箱包括：回歸分析（Regression Analysis）、方差分析（ANOVA）、相關性分析（Correlations）、假設檢驗（Hypothesis Test）、參數估計（Parameters Estimate）等。

Ⅸ matlab如何調用統計工具箱

調用統計特工具箱的做法：

①打開matlab；

②點擊左下角Start；

③進入Toolbox工具箱；

④選擇Statistics；

Ⅹ MATLAB里的Toolboxes怎麼使用急求高手指點！！！

MATLAB工具箱介紹
有三十多個工具箱大致可分為兩類:功能型工具箱和領域型工具箱。
功能型工具箱主要用來擴充MATLAB的符號計算功能、圖形建模模擬功能、文字處理功能以及與硬體實時交互功能，能用於多種學科。
領域型工具箱是專業性很強的。如圖像處理工具箱(Image Processing Toolbox)、控制工具箱(Control Toolbox)、信號處理工具箱(Signal Processing Toolbox)等。下面，將MATLAB工具箱內所包含的主要內容做簡要介紹：

1) 圖像處理工具箱(Image Processing Toolbox)。
* 二維濾波器設計和濾波
* 圖像恢復增強
* 色彩、集合及形態操作
* 二維變換
* 圖像分析和統計
可由結構圖直接生成可應用的C語言源代碼。
2)控制系統工具箱(Control System Toolbox)。
魯連續系統設計和離散系統設計
* 狀態空間和傳遞函數
* 模型轉換
* 頻域響應：Bode圖、Nyquist圖、Nichols圖
* 時域響應：沖擊響應、階躍響應、斜波響應等
* 根軌跡、極點配置、LQG
3)財政金融工具箱(FinancialTooLbox)。
* 成本、利潤分析，市場靈敏度分析
* 業務量分析及優化
* 偏差分析
* 資金流量估算
* 財務報表
4)頻率域系統辨識工具箱(Frequency Domain System ldentification Toolbox
* 辨識具有未知延遲的連續和離散系統
* 計算幅值／相位、零點／極點的置信區間
* 設計周期激勵信號、最小峰值、最優能量諾等
5)模糊邏輯工具箱(Fuzzy Logic Toolbox)。
* 友好的交互設計界面
* 自適應神經—模糊學習、聚類以及Sugeno推理
* 支持SIMULINK動態模擬
* 可生成C語言源代碼用於實時應用
(6)高階譜分析工具箱(Higher—Order SpectralAnalysis Toolbox
* 高階譜估計
* 信號中非線性特徵的檢測和刻畫
* 延時估計
* 幅值和相位重構
* 陣列信號處理
* 諧波重構
(7) 通訊工具箱(Communication Toolbox)。
令提供100多個函數和150多個SIMULINK模塊用於通訊系統的模擬和分析
——信號編碼
——調制解調
——濾波器和均衡器設計
——通道模型
——同步
(8)線性矩陣不等式控制工具箱(LMI Control Toolbox)。
* LMI的基本用途
* 基於GUI的LMI編輯器
* LMI問題的有效解法
* LMI問題解決方案
(9)模型預測控制工具箱(ModelPredictive Control Toolbox
* 建模、辨識及驗證
* 支持MISO模型和MIMO模型
* 階躍響應和狀態空間模型

(10)u分析與綜合工具箱(u-Analysis and Synthesis Toolbox)
* u分析與綜合
* H2和H無窮大最優綜合
* 模型降階
* 連續和離散系統
* u分析與綜合理論

(11)神經網路工具箱(Neursl Network Toolbox)。
* BP，Hopfield，Kohonen、自組織、徑向基函數等網路
* 競爭、線性、Sigmoidal等傳遞函數
* 前饋、遞歸等網路結構
* 性能分析及應用
(12)優化工具箱(Optimization Toolbox)。
* 線性規劃和二次規劃
* 求函數的最大值和最小位
* 多目標優化
* 約束條件下的優化
* 非線性方程求解
(13)偏微分方程工具箱(Partial DifferentialEquation Toolbox)。
* 二維偏微分方程的圖形處理
* 幾何表示
* 自適應曲面繪制，
* 有限元方法
(14)魯棒控制工具箱(Robust Control Toolbox)。
* LQG／LTR最優綜合
* H2和H無窮大最優綜合
* 奇異值模型降階
* 譜分解和建模
(15)信號處理工具箱(signal Processing Toolbox)
* 數字和模擬濾波器設計、應用及模擬
* 譜分析和估計
* FFT，DCT等變換
* 參數化模型
(16)樣條工具箱(SPline Toolbox)。
* 分段多項式和B樣條
* 樣條的構造
* 曲線擬合及平滑
* 函數微分、積分
(17)統計工具箱(Statistics Toolbox)。
* 概率分布和隨機數生成
* 多變數分析
* 回歸分析
* 主元分析
* 假設檢驗
(18)符號數學工具箱(Symbolic Math Toolbox)。
* 符號表達式和符號矩陣的創建
* 符號微積分、線性代數、方程求解
* 因式分解、展開和簡化
* 符號函數的二維圖形
* 圖形化函數計算器
(19)系統辨識工具箱(SystEm Identification Toolbox)
* 狀態空間和傳遞函數模型
* 模型驗證
* MA，AR，ARMA等
* 基於模型的信號處理
* 譜分析
(20)小波工具箱(Wavelet Toolbox)。
* 基於小波的分析和綜合
* 圖形界面和命令行介面
* 連續和離散小波變換及小波包
* 一維、二維小波
* 自適應去噪和壓縮