回归分析beta值的标准_预测方法合集——回归分析（二）

接着上期内容，本期继续与大家分析回归分析，废话不多说。

非线性回归

采用MATLAB进行非线性回归，需要用到的命令：

[beta,r,J]=nlinfit(x,y,'modelfun', beta0) ； 非线性回归系数的命令 nlintool(x,y,'modelfun', beta0,alpha)  ， 非线性回归 GUI 界面 

参数说明 

beta：估计出的回归系数； 

r：残差；

J：Jacobian 矩阵(雅可比矩阵)； 

x,y：输入数据 x、y 分别为矩阵和 n 维列向量，对一元非线性回归,x为 n 维列向量； 

modelfun：M 函数、匿名函数或 inline 函数，定义的非线性回归函数；beta0：回归系数的初值； 

实例演示：

首先建立M函数文件，输入你要拟合的非线性模型

function yhat=modelfun(beta,x) %beta 是需要回归的参数 %x 是提供的数据 yhat=beta(1)*exp(beta(2)./x);

然后命令框输入：

x=2:1