應用matlab進行非線性回歸分析(編輯修改稿)
2025-07-20 16:27 本頁面
【文章內容簡介】 (y139。,x2)。z=b(1)+b(2)*x1。yc=1./z。plot(x1,y1,‘k+’,x1,z,‘r’)%變換后數據的散點圖和回歸直線圖n=length(x)。lyy=sum(y.^2)n*(mean(y))^2。R2=1sum((yyc).^2)/lyy。%模型的擬合優(yōu)度系數b = R2 =用類似的方法可以得出其它三個曲線回歸方程，它們分別是： 第二種方法的程序：format longx=[2 3 4 5 7 8 10 11 14 15 16 18 19]。y=[ 110 111 ]。x1=log(x)。y1=y。x2=[ones(13,1) x139。]。[b,bint,rint,stats]=regress(y139。,x2)。bz=b(1)+b(2)*x1。yc=z。n=length(x)。lyy=sum(y.^2)n*(mean(y))^2。R2=1sum((yyc).^2)/lyy。plot(x,y,39。k+39。,x,yc,‘c39。)。legend(39。散點圖39。,39?；貧w函數39。)b = +002 * R2 =第三種方法的程序：format longx=[2 3 4 5 7 8 10 11 14 15 16 18 19]。y=[ 110 111 ]。x1=sqrt(x)。y1=y。x2=[ones(13,1) x139。]。[b,bint,rint,stats]=regress(y139。,x2)。bz=b(1)+b(2)*x1。yc=z。n=length(x)。lyy=sum(y.^2)n*(mean(y))^2。R2=1sum((yyc).^2)/lyy。plot(x,y,39。k+39。,x,yc,39。k39。)。legend(39。散點圖39。,39?；貧w函數39。)b = +002 * R2 = 三種方法的擬合效果比較：R2 =R2 =
外語相關推薦
鄂ICP備17016276號-1