應(yīng)用matlab進(jìn)行非線性回歸分析-全文預(yù)覽
【正文】 向中心回歸大的意思，使得一段時(shí)間內(nèi)人的身高相對(duì)穩(wěn)定?；貧w分析處理的是變量與變量間的關(guān)系。首先我們要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，描出數(shù)據(jù)的散點(diǎn)圖，判斷兩個(gè)變量之間可能的函數(shù)關(guān)系，對(duì)題中的非線性函數(shù)，參數(shù)估計(jì)是最常用的“線性化方法”，即通過(guò)某種變換，將方程化為一元線性方程的形式，接著我們就要對(duì)得到的一些曲線回歸方程進(jìn)行選擇，找出到底哪一個(gè)才是更好一點(diǎn)的。也用到了一元非線性回歸的方法。Logistic模型，MATLAB正文一、一元非線性回歸分析的求解思路：? 求解函數(shù)類(lèi)型并檢驗(yàn)。直接檢驗(yàn)法（適應(yīng)于待求參數(shù)不多的情況）表差法（適應(yīng)于多想式回歸，含有常數(shù)項(xiàng)多于兩個(gè)的情況）三、化曲線回歸為直線回歸問(wèn)題 用直線檢驗(yàn)法或表差法檢驗(yàn)的曲線回歸方程都可以通過(guò)變量代換轉(zhuǎn)化為直線回歸方程，利用線性回歸分析方法可求得相應(yīng)的參數(shù)估計(jì)值。 鋼包的重量y與試驗(yàn)次數(shù)x數(shù)據(jù) 序號(hào)xy序號(hào)xy1281123914341015451116571218681319710y=[ 110 111 ]。plot(x1,y1,‘k+’)。,x2)。%模型的擬合優(yōu)度系數(shù)plot(x,y,‘k+’,x,yc,‘r’)%數(shù)據(jù)的散點(diǎn)圖和回歸曲線圖legend(39。)b = R2 =第一種方法的程序：format longx=[2 3 4 5 7 8 10 11 14 15 16 18 19]。y1=1./y。[b,bint,rint,stats]=regress(y139。plot(x1,y1,‘k+’,x1,z,‘r’)%變換后數(shù)據(jù)的散點(diǎn)圖和回歸直線圖n=length(x)。y=[ 110 111 ]。]。yc=z。plot(x,y,39。legend(39。)b = +002 * R2 =第三種方法的程序：format longx=[2 3 4 5 7 8 10 11
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