川川数模-D4-多元线性回归模型

2021-11-17 18:33:19 阅读：183 来源： 互联网

标签：stats 川川 rint polyfit 数模 regress bint D4 源代码

一元线性回归

1.根据数据画图；
2.根据所画图形进行分析，调整模型；
eg:
源代码1

clear all
clc
x=1:10;
y=[2650,1942,1493,1086,766,539,485,291,224,202];
z=zeros(size(y));
N=length(y);
for i =1:N
    z(i)=log(y(i));%调整
    plot(x(i),z(i),'ok');
    hold on
end

实验结果1
请添加图片描述
源代码2

clear all
clc
x=1:10;
y=[2650,1942,1493,1086,766,539,485,291,224,202];
z=zeros(size(y));
N=length(y);
for i =1:N
    z(i)=log(y(i));
end
[p,s]=polyfit(x,z,1)
y1=polyval(p,x);
hold on
plot(x,y1)

实验结果2

p =
   -0.2984    8.1671

s = 
  包含以下字段的 struct:

        R: [2×2 double]
       df: 8
    normr: 0.2316

请添加图片描述

p = polyfit(x,y,n); % 其中x,y表示需要拟合的坐标点，大小需要一样； n表示多项式拟合的次数。 %
返回值p表示多项式拟合的系数，系数从高到低排列

polyfit使用方法

多元线性回归

[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x，alpha)
alpha为显著性水平，缺省设定为0.05，b表示为输出输出量，bint为回归系数估计值和它们的置信区间，r为残差，rint为置信区间，stats适用于检验回归模型的统计量。
regress用法

例题：
请添加图片描述

实验分析及源代码：

clear all
clc
y=[90.9,97.4,113.5,125.7,122.8,133.3,149.3,144.2,166.4,195.0,229.8,228.7,206.1,257.9,324.1,386.6,423.0,401.9,474.9,424.5]
x1=[596.7,637.7,691.1,756,799,873.4,944,992.7,1077.6,1185.9,1326.4,1434.2,1549.2,1718,1918.3,2163.9,2417.8,2631.7,2954.7,3073]
x2=[0.7167,0.7277,0.7436,0.7676,0.7906,0.8254,0.8679,0.9145,0.9601,1,1.0575,1.1508,1.2579,1.3234,1.4005,1.5042,1.6342,1.7842,1.9514,2.0688]
y=[y'];
x=[ones(size(x1')),x1',x2'];
[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x)

实验结果

b =

  322.7250
    0.6185
 -859.4790


bint =

   1.0e+03 *

    0.2243    0.4211
    0.0005    0.0008
   -1.1215   -0.5975


r =

   15.1306
    5.7281
    2.4682
   -4.8421
  -14.5677
  -20.1710
  -11.3062
   -6.4733
    2.4119
   -1.6737
   -4.3468
    8.0729
    6.4006
   10.1010
   18.6900
   18.4250
    9.5311
  -14.9349
    2.0085
  -20.6521


rint =

   -8.8991   39.1602
  -20.0842   31.5404
  -23.8131   28.7495
  -30.9710   21.2868
  -39.7357   10.6002
  -44.1322    3.7901
  -37.1412   14.5288
  -32.9501   20.0034
  -24.3505   29.1743
  -28.4886   25.1412
  -30.1760   21.4823
  -18.6017   34.7476
  -16.4416   29.2428
  -15.3656   35.5677
   -6.2548   43.6348
   -4.6295   41.4795
  -13.7104   32.7727
  -39.1156    9.2458
  -22.1655   26.1825
  -38.3634   -2.9408


stats =

    0.9908  919.8529    0.0000  161.7073

与书本上答案相符

其他
polyfit使用方法
 regress用法

标签：stats,川川,rint,polyfit,数模,regress,bint,D4,源代码
来源： https://blog.csdn.net/weixin_51744693/article/details/121370843

本站声明： 1. iCode9 技术分享网（下文简称本站）提供的所有内容，仅供技术学习、探讨和分享；
2. 关于本站的所有留言、评论、转载及引用，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
3. 关于本站的所有言论和文字，纯属内容发起人的个人观点，与本站观点和立场无关；
4. 本站文章均是网友提供，不完全保证技术分享内容的完整性、准确性、时效性、风险性和版权归属；如您发现该文章侵犯了您的权益，可联系我们第一时间进行删除；
5. 本站为非盈利性的个人网站，所有内容不会用来进行牟利，也不会利用任何形式的广告来间接获益，纯粹是为了广大技术爱好者提供技术内容和技术思想的分享性交流网站。

ICode9

川川数模-D4-多元线性回归模型

一元线性回归

多元线性回归