matlab多元非線性回歸教程-資料下載頁(yè)
2025-08-04 22:48本頁(yè)面
【正文】 514, 69172, 26640, 85。943, 1250, 584, 70499, 27736, 129。1152, 1581, 632, 72538, 28670, 175。1322, 1911, 687, 74542, 29805, 212。1249, 1647, 697, 76368, 30814, 156。1187, 1565, 680, 78534, 31915, 127。1372, 2101, 688, 80671, 33225, 207。1638, 2747, 767, 82992, 34432, 312。1780, 3156, 790, 85229, 35620, 355。1833, 3365, 789, 87177, 35854, 354。1978, 3684, 855, 89211, 36652, 374。1993, 3696, 891, 90859, 37369, 393。2121, 4254, 932, 92421, 38168, 462。2052, 4309, 955, 93717, 38834, 443。2189, 4925, 971, 94974, 39377, 454。2475, 5590, 1058, 96259, 39856, 550。2702, 6065, 1150, 97542, 40581, 564。2791, 6592, 1194, 98705, 41896, 568。2927, 6862, 1273, 100072, 73280, 496]。y=[ ... ... ... ]39。beta0=[ ]。betafit = nlinfit(X,y,39。model39。,beta0)結(jié)果為betafit = (結(jié)果也可能是： )即y= ++此題也可以用regress來(lái)求解（我自己做的，不一定對(duì)？？？）結(jié)果有些不同，含有一個(gè)常數(shù) clear x=xlsread(39。39。)。 %。 y=x(:,7)。 x(:,7)=[ ]。 z=ones(30,1)。 x=[z,x]。 [b,bint,r,rint,states]=regress(y,x)。 b,statesb = stats = +003 * 0 X,y的原始數(shù)據(jù)：help nlinfit/ help nlinfitExamples: Use @ to specify MODELFUN: load reaction。 beta = nlinfit(reactants,rate,@mymodel,beta)。 where MYMODEL is a MATLAB function such as: function yhat = mymodel(beta, x) yhat = (beta(1)*x(:,2) x(:,3)/beta(5)) ./ ... (1+beta(2)*x(:,1)+beta(3)*x(:,2)+beta(4)*x(:,3))。 Examples FUN can be specified using @: nlintool(x, y, @myfun, b0) where MYFUN is a MATLAB function such as: function yhat = myfun(beta, x) b1 = beta(1)。 b2 = beta(2)。 yhat = 1 ./ (1 + exp(b1 + b2*x))。 fun = inline(39。1 ./ (1 + exp(b(1) + b(2)*x))39。, 39。b39。, 39。x39。) nlintool(x, y, fun, b0)每一列為一個(gè)變量，所以有n個(gè)自變量，就有n列X1,x2,…xn, y都為列向量四、非線性回歸或曲線回歸問(wèn)題配曲線的一般方法是：（一）先對(duì)兩個(gè)變量x和y 作n次試驗(yàn)觀察得畫(huà)出散點(diǎn)圖，散點(diǎn)圖（二）根據(jù)散點(diǎn)圖確定須配曲線的類(lèi)型.通常選擇的六類(lèi)曲線如下：（1）雙曲線 （2）冪函數(shù)曲線y=a, 其中x0,a0（3）指數(shù)曲線y=a其中參數(shù)a0.（4）倒指數(shù)曲線y=a其中a0，（5）對(duì)數(shù)曲線y=a+blogx,x0（6）S型曲線（三）然后由n對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)確定每一類(lèi)曲線的未知參數(shù)a和b.=a根據(jù)線性化方法，算得由此 最后得 作業(yè)考察溫度x對(duì)產(chǎn)量y的影響，測(cè)得下列10組數(shù)據(jù)：溫度（℃）20253035404550556065產(chǎn)量（kg）求y關(guān)于x的線性回歸方程，檢驗(yàn)回歸效果是否顯著，并預(yù)測(cè)x=42℃時(shí)產(chǎn)量的估值及預(yù)測(cè)區(qū)間（置信度95%）.某零件上有一段曲線，為了在程序控制機(jī)床上加工這一零件，需要求這段曲線的解析表達(dá)式，在曲線橫坐標(biāo)xi處測(cè)得縱坐標(biāo)yi共11對(duì)數(shù)據(jù)如下：xi02468101214161820yi求這段曲線的縱坐標(biāo)y關(guān)于橫坐標(biāo)x的二次多項(xiàng)式回歸方程.3: 在研究化學(xué)動(dòng)力學(xué)反應(yīng)過(guò)程中，建立了一個(gè)反應(yīng)速度和反應(yīng)物含量的數(shù)學(xué)模型，形式為 其中是未知參數(shù)，是三種反應(yīng)物（氫，n戊烷，異構(gòu)戊烷）的含量，試由此確定參數(shù)，（1，, , , 2）序號(hào)反應(yīng)速度y氫x1n戊烷x2異構(gòu)戊烷x31470300102285801034703001204470801205470801061001901071008065847019065910030054101003001201110080120122853001013285190120混凝土的抗壓強(qiáng)度隨養(yǎng)護(hù)時(shí)間的延長(zhǎng)而增加，現(xiàn)將一批混凝土作成12個(gè)試塊，記錄了養(yǎng)護(hù)日期x（日）及抗壓強(qiáng)度y（kg/cm2）的數(shù)據(jù)：養(yǎng)護(hù)時(shí)間x234579121417212856抗壓強(qiáng)度y354247535965687376828699試求型回歸方程.
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