多元线性回归分析r2小说明非线性吗

多元线性回归分析r2小说明非线性吗

在数据分析行业内，最困难的一项工作就是对未来的某项变化进行预测，以下给各位分享如何利用多元线性回归模型对因变量进行预测：
步骤：
建立预测模型：这里模型为：本
例中收集了某地区过去16年的蛾量、卵量、降水量、雨日以及幼虫密度的历史数据，这里蛾量、卵量、降水量和雨日可以统计得到，因此需要这4个自变量来预测
因变量幼虫密度，这里建立模型y=a+x1*b1+x2*b2+x3*b3+x4*b4，其中y
表示幼虫密度，a为随机误差，x1为蛾量，b1为蛾量的影响系数，x2为卵量，b2为卵量的影响系数，x3为降水量，b3为降水量的影响系数，x4为雨
日，b4为雨日的影响系数。
打开spss并打开数据：方法如下：
spss分析数据：方法如下图：
设置回归分析各项参数：如下图：
点击“统计量（s）",设置方法如下： 点击“绘制（t）”,设置方法如下图： 点击“保存（s）”,设置方法如下： 点击“选项（o）”，设置方法如下：
设置好上面的各个选项后，点击“确定”，开始分析数据！
分析结果解读：如下图：
统计的基本信息：
模型拟合度分析：
显著性分析：
模型系数分析：
应用回归分析结果：y=-3.928+x1*0.013+x2*0.019+x3*0.183+x4*2.478

参考百度经验

matlabregress（）函数polyfit（）函数都进行归析 （1）regress（）函数主要用于线性归元及元提供更信息残差类 （2）polyfit（）函数利用项式拟合线性非线性 regress（）函数详解 [bbintr,rintstats]=regress(y,Xalpha) 说明：b线性程系数估计值并且第值表示数第二值表示归系数bint系数估计值置信度95％置信区间r表示残差rint表示各残差置信区间stats用于检验归模型统计量三数值其表示归R2统计量F及显著性概率P值alpha置信度 相关系数r^2越说明归程越显著；与F应概率P<alpha候拒绝H0归模型立 y表示n-1矩阵变量值Xn-p矩阵自变量x列具相同行数值1矩阵组合：含数项元归模型X变n-2矩阵其第列全1 ONES(SIZE(A)) is the same size as A and all ones 利用实现X=[ones（size（x））x] （2）polyfit（）函数详解-------------摘自sina雪博客 p=polyfit(x,y,n) [p,s]= polyfit(x,y,n) 说明：x,y数据点n项式阶数返p幂高低项式系数向量px必须单调矩阵s用于预测值误差估计(见函数polyval) 项式曲线求值函数：polyval( ) 调用格式： y=polyval(p,x) [y,DELTA]=polyval(p,x,s) 说明：y=polyval(p,x)返应自变量x给定系数P项式值 [y,DELTA]=polyval(p,x,s) 使用polyfit函数选项输s误差估计Y DELTA假设polyfit函数数据输入误差独立态并且差数则Y DELTA至少包含50%预测值