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應(yīng)用matlab進(jìn)行非線性回歸分析-全文預(yù)覽

2025-07-14 16:27 上一頁面

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【正文】 向中心回歸大的意思,使得一段時間內(nèi)人的身高相對穩(wěn)定?;貧w分析處理的是變量與變量間的關(guān)系。首先我們要對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,描出數(shù)據(jù)的散點圖,判斷兩個變量之間可能的函數(shù)關(guān)系,對題中的非線性函數(shù),參數(shù)估計是最常用的“線性化方法”,即通過某種變換,將方程化為一元線性方程的形式,接著我們就要對得到的一些曲線回歸方程進(jìn)行選擇,找出到底哪一個才是更好一點的。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)類型并檢驗。直接檢驗法(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)項多于兩個的情況)三、化曲線回歸為直線回歸問題 用直線檢驗法或表差法檢驗的曲線回歸方程都可以通過變量代換轉(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)估計值。 鋼包的重量y與試驗次數(shù)x數(shù)據(jù) 序號xy序號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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