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2.线性回归;回归模型;模型建立;;回归系数;兑冈蒋耐热斯析瞎蒜声鸭虚堕陡芭史制充皱衷港虫置论散含跳鼠淌空赘露运用MATLAB进行多元线性回归运用MATLAB进行多元线性回归;此时可见第二与第十二个点是异常点，于是删除上述两点，再次进行回归得到改善后的回归模型的系数、系数置信区间与记录量;一般，进行多元线性回归的环节如下：
（1）做自变量与因变量的散点图，根据散点图的形状决定与否可以进行线性回归；
（2）输入自变量与因变量；
（3）运用命令：
[b,bint,r,rint,s]=regress(y,X,alpha)，rcoplot(r,rint)
得到回归模型的系数以及异常点的状况；
（4）对回归模型进行检查
首先进行残差的正态性检查：jbtest，ttest;另一方面进行残差的异方差检查:戈德菲尔德一匡特(Goldfeld—Quandt)检查
戈德菲尔德检查，简称为G—Q检查.为了检查异方差性，将样本按解释变量排序后提成两部分，再运用样本1和样本2分别建立回归模型，并求出各自的残差平方和RSSl和RSS2。假如误差项的离散程度相似(即为同方差的)，则RSSl和RSS2的值应当大体相似；若两者之间存在明显差异，则表明存在异方差.检查过程中为了“夸张”残差的差异性，一般先在样本中部去掉C个数据(一般取c＝n／4)，再运用F记录量判断差异的明显性：;其中，n为样本容量，k为自变量个数.
然后对残差进行自有关性的检查，一般我们运用DW检查进行残差序列自有关性的检查。该检查的记录量为：;下面我们对模型进行检查：
（1）残差的正态检查：
由jbtest检查，h=0表明残差服从正态分布，进而由t检查可知h=0，p=1，故残差服从均值为零的正态分布；
（2）残差的异方差检查：
我们将28个数据从小到大排列，去掉中间的6个数据，得到F记录量的观测值为：f=1.9092,;次应渗慷考岸罐缺玻骗爬竿屠卸砚煎迎忽酣仆嘴芥捆概摊否浮谊喝冀当酷运用MATLAB进行多元线性回归运用MATLAB进行多元线性回归;只精裤拯漏滇巴册等拟耐捏何深喂筋罗苇酞注复楷也想拒朵枢缎瓮阴勃复运用MATLAB进行多元线性回归运用MATLAB进行多元线性回归;尉嘎跳祝牢镁撑哀甜庐驰峨霉径邯宅装菊浊橙十徊佛滥玛付颧船肚宜歧慰运用MATLAB进行多元线性回归运用MATLAB进行多元线性回归;??荐笆澈桅鸣禁禽隐瓮愉螟哺恐欺氧奎绅男荆锁轮潜铣卸亲谆令遗验币坍运用MATLAB进行多元线性回归运用MATLAB进行多元线性回归
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