资源简介
曾经下过一个关于逐步回归的程序,但好像有问题,为此编写了一个精简的MATLAB逐步回归算法,如果想增加它的适用范围的话,还可以补充上你自己的代码。
代码片段和文件信息
function step_wise()
%多元逐步回归本程序在MATLAB2008a下运行通过.
clc;clear all;
disp(‘----------姓名:滕传亮学号:s08030482-----------‘);
Fin=input(‘F进=‘);%F进
Fout=input(‘F出=‘);%F出
%XY=[x1 x2 x3 ... xn y],先x后y按列排列的数组
XY=[137261911.5;1511403419.8;218291713.7;1912153321.6;2711132722.3;3210211519.1;
178181611.7;2610352319.4;146141810.6;2813213425.5;199132918.7;1210193819.3;
238251715.6;2811333224.7;219181915.3;3514243429.8;166191410.2;2410322619.8;
2211393825.3;10717209.7;188342214.8;2911282120.7;1811163219.6;1610153420.3;
187231411.1;2311292920.7;2513414028.9;329121518.3;3611371821.5;319251417.7;
2913143828.3;1810113521.6];
[mn]=size(XY);
n=n-1;%自变量个数
f=0;%引入变量个数
s=0;%计算步数
mXY=mean(XY);%求各列平均值
L=XY‘*XY-m*mXY‘*mXY;%计算离差阵L(n+1n+1)
%计算相关系数阵R(n+1n+1)
R=diag(1./sqrt(diag(L)));
R=R*L*R;
In=[];%已引入的所有变量下标索引数组
Out=1:n;%未引入的所有变量下标索引数组
disp(‘开始逐步回归计算:‘);
while 1
%计算引入变量的偏回归平方和,和未引入变量的引入贡献
P=R(1:nend).^2./diag(R(1:n1:n));
if s>1
[pminimin]=min(P(In));%寻找已引入自变量方差贡献的最小值和索引
Fx=(m-f-1)*pmin/R(endend);%计算待剔除变量的F检验值
if Fx<=Fout
s=s+1;
disp(sprintf(‘=====================第%d步=====================‘s));
disp(sprintf(‘变量x%d被剔除F%d=%f<=F出=%f‘In(imin)In(imin)FxFout));
R=T(RIn(imin));%消去变换
Out(end+1)=In(imin);%将剔除的变量下标加入未引入变量索引数组
In(imin)=[];%将剔除的变量下标从引入变量索引数组中删除
f=f-1;%引入变量个数减一
continue;
end
end
[pmaximax]=max(P(Out));%寻找未引入变量方差贡献最大值和索引
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