畢業(yè)答辯模板-北京工業(yè)大學(編輯修改稿)
2025-02-02 11:43 本頁面
【文章內容簡介】 置信區(qū)間 a0 11204 [11044 11363] a1 497 [486 508] a2 7048 [6841 7255] a3 1727 [1939 1514] a4 348 [545 –152] a5 3071 [3372 2769] a6 1836 [1571 2101] R2= F=554 p= R2,F有改進，所有回歸系數(shù)置信區(qū)間都不含零點，模型完全可用 消除了不正?，F(xiàn)象 異常數(shù)據(jù) (33號 )應去掉 0 5 10 15 2010005000500e ~ x1 1 2 3 4 5 610005000500e ~組合 去掉異常數(shù)據(jù)后 的結果 參數(shù) 參數(shù)估計值 置信區(qū)間 a0 11200 [11139 11261] a1 498 [494 503] a2 7041 [6962 7120] a3 1737 [1818 1656] a4 356 [431 –281] a5 3056 [3171 –2942] a6 1997 [1894 2100] R2= F=36701 p= 0 5 10 15 202001000100200e ~ x1 1 2 3 4 5 62001000100200e ~組合 R2： ? ? F： 226 ? 554 ? 36701 置信區(qū)間長度更短 殘差 圖十分正常 最終模型的結果可以應用 模型應用 制訂 6種管理 —教育組合人員的 “ 基礎 ” 薪金 (資歷為 0） 組合 管理 教育 系數(shù) ―基礎”薪金 1 0 1 a0+a3 9463 2 1 1 a0+a2+a3+a5 13448 3 0 2 a0+a4 10844 4 1 2 a0+a2+a4+a6 19882 5 0 3 a0 11200 6 1 3 a0+a2 18241 426325443322110 ???????? xxaxxaxaxaxaxaay ???????中學： x3=1, x4=0 ；大學： x3=0, x4=1； 更高： x3=0, x4=0 x1= 0； x2 = 1~ 管理， x2 = 0~ 非管理 大學程度管理人員比更高程度管理人員的薪金高 大學程度非管理人員比更高程度非管理人員的薪金略低 對定性因素 (如管理、教育 )，可以 引入 01變量 處理，01變量的個數(shù)應比定性因素的水平少 1 軟件開發(fā)人員的薪金 殘差分析方法 可以發(fā)現(xiàn)模型的缺陷， 引入交互作用項常常能夠改善模型 剔除異常數(shù)據(jù) ，有助于得到更好的結果 注：可以直接對 6種管理 —教育組合引入 5個 01變量 酶促反應 問題 研究酶促反應（ 酶催化反應） 中嘌呤霉素對反應速度與底物 （反應物） 濃度之間關系的影響 建立數(shù)學模型，反映該酶促反應的速度與底物濃度以及經(jīng)嘌呤霉素處理與否之間的關系 設計了兩個實驗 ：酶經(jīng)過嘌呤霉素處理；酶未經(jīng)嘌呤霉素處理。實驗數(shù)據(jù)見下表 : 方案 底物濃度 (ppm) 反應速度 處理 76 47 97 107 123 139 159 152 191 201 207 200 未處理 67 51 84 86 98 115 131 124 144 158 160 / 線性化模型 經(jīng)嘌呤霉素處理后實驗數(shù)據(jù)的估計結果 參數(shù) 參數(shù)估計值（ 103） 置信區(qū)間（ 103） ?1 [ ] ?2 [ ] R2= F= p= 8 0 2 9 5?/1? 11 ?? ?? 0 4 8 4 ?? ???xxy?? 21??xy111121 ??? ??對 ?1 , ?2非線性 對 ?1, ?2線性 x121 ?? ??線性化模型結果分析 x較大時， y有較大偏差 1/x較小時有很好的線性趨勢， 1/x較大時出現(xiàn)很大的起落 ? 參數(shù)估計時， x較小（ 1/x很大）的數(shù)據(jù)控制了回歸參數(shù)的確定 0 10 20 30 40 5000 . 0 0 50 . 0 10 . 0 1 50 . 0 20 . 0 2 51/y 1/x xy1121 ?? ??0 0 . 5 1 1 . 5050100150200250xxy?? 21??x y [beta,R,J] = nlinfit (x,y,’model’,beta0) beta的置信區(qū)間 MATLAB 統(tǒng)計工具箱 輸入 x~自變量 數(shù)據(jù)矩陣 y ~因變量數(shù)據(jù)向量 beta ~參數(shù)的估計值R ~殘差， J ~估計預測誤差的 Jacobi矩陣 model ~模型的函數(shù) M文件名 beta0 ~給定的參數(shù)初值 輸出 be
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