标签:机床 0.2230 曲线 回归方程 18.4885 程序控制 零件 DELTA
1.
x=20:5:65;
X=[ones(10,1) x'];
Y=[13.2 15.1 16.4 17.1 17.9 18.7 19.6 21.2 22.5 24.3]';
[b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X);
b =
9.1212
0.2230
bint =
8.0211 10.2214
0.1985 0.2476
stats =
0.9821 439.8311 0.0000 0.2333
c=x';
[p,S]=polyfit(c,Y,1);
[A,DELTA]=polyconf(p,42,S,0.05)
A =
18.4885
DELTA =
1.1681
得Y关于X的线性回归方程:Y=9.1212+0.2230X
0.9821很接近1,所以回归效果显著.
A=18.4885
DELTA=1.1681
故当x=42C时它的产量估值为18.4885
预测区间(置信度95%) 为:[17.3204;19.6566]
绘图:
2.
某零件上有一段曲线,为了在程序控制机床上加工这一零件,需要求这段曲线的解析表达式,在曲线横坐标xi处测得纵坐标yi共11对数据如下:
求这段曲线的纵坐标y关于横坐标x的二次多项式回归方程.
代码:
x=0:2:20;
y=[0.6,2.0,4.4,7.5,11.8,17.1,23.3,31.2,39.6,49.7,61.7];
[p,S]=polyfit(x,y,2)
p =
0.1403 0.1971 1.0105
所以回归模型为:y=0.1403*x^2+0.1971*x+1.0105
绘图:
标签:机床,0.2230,曲线,回归方程,18.4885,程序控制,零件,DELTA 来源: https://www.cnblogs.com/wander-clouds/p/11007697.html
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