回歸分析、方差分析、統(tǒng)計優(yōu)化-文庫吧資料
2025-05-21 19:10本頁面
【正文】 ???????????????????點的范圍為而第二組方程兩個反射相應的yyxwwywywywyyw? 優(yōu)化設計的數(shù)學模型 ? 設 線光源的功率為 W、則 W反射到 B、 C點的能量密謀分別為 hB(L)W,和 hC(L)W。 ? 車燈反射面方程為 z=(x2+y2)/60,焦點坐標為（ 0， 0， 15）。 ? 統(tǒng)計優(yōu)化設計 — 車燈線光源的優(yōu)化設計 ? 安裝在汽車頭部的車燈的形狀為一旋轉拋物面，車燈的對稱軸水平地指向正前方，其開口半徑為 36mm，深度為。 ? 最好廣告形式的確定方法： ? 定義 minm iimiii ,2,1,11????? ???????? αi 稱為第 i個水平對試驗結果的效應值， αi 反映第 i個水平因子對試驗指標作用的大小。 ? 模型求解命令： ? fm=[163 184 206 ； 176 198 191； 170 179 218； 185 190 224]； ? anova1(fm). ? 其運算結果為： ans=(p值）其方差分析表如下： Source SS df MS F ProbF Colums 2 Error 9 Total 11 ? 由計算結果知 p=α=，故拒絕 H0。 ? (2) 模型求解及 Matlab中的實現(xiàn)方法 ? 單因素方差分析 anova1(): ? 命令形式： p=anova1(X) ? 其中 X為 m n階的矩陣。 ? III、由于存在其他隨機因素，為了便于簡化與可操作性，假設這些隨機因素對洗衣機銷售量的影響是次要的，并且假設三種廣告類型為三種不同的總體，由于經(jīng)常遇到的是正態(tài)總體，因此，假定它們分別是方差相同的正態(tài)總體。 ? 試驗分析： ? I、雖然用同一種廣告，但在同一年里不同季度的銷售量不同，分析原因可以認為是由于其他隨機原因造成。 Q2是各組平均值與總平均值的離差平方和。 ? 假設檢驗的因子有 m種水平， X1， X2， … ， Xm是 m個相互獨立的正態(tài)總體，分別服從于 N（ μi， σ2）， ? i=1,2, … ,m； ? 另外， xij（ i=1,2, … ,m ； j=1,2… ni,)是抽得的分別服從于正態(tài)分布的簡單隨機樣本。 ? [b,bint,r,rint,stays]=regress(Y’,X,alpha) ? 單因素方差分析 — 廣告宣傳對產(chǎn)品銷售量的影響 ? 某公司為了研究三種內(nèi)容的廣告宣傳對某種洗衣機銷售量的影響，進行了統(tǒng)計調(diào)查，經(jīng)過廣泛宣傳后，按寄回的廣告上的訂購計算，一年四個季度的銷售量統(tǒng)計如下表所示： 季度 廣告類型 A1 A2 A3 1 163 184 206 2 176 198 191 3 170 179 218 4 185 190 224 ? 其中 A1是強調(diào)運輸方便性的廣告； A2是強調(diào)節(jié)省能源的經(jīng)濟廣告； A3是強調(diào)噪音低的優(yōu)良廣告 .試問哪一種類型的廣告促進洗衣機銷量增加所起的宣傳效果最好？ ? (1) 問題分析及模型的建立 ? 單因素方差分析： ? 若只考慮一個因素對實驗指標的影響，而用方差進行分析，這種這種方法稱為單因素方差分析。 ? Y=[102 100 120 77 46 93 26 69 65 85]。若某市本廠產(chǎn)品銷價 160元，競爭對手銷價170元，預測商品在該市的銷量 . x1/元 120 140 190 130 155 175 125 145 180 150 X2/元 100 110 90 150 210 150 250 270 300 250 y/個 102 100 120 77 46 93 26 69 65 85 ?（ 1）模型的建立 ? 將 (x1,y)和 (x2,y)各 10個點繪成散點圖，可以看出 y與 x2有比較明顯的線性關系，而 y與 x1之間的關系則難以確定，用回歸分析進行研究 (plot(x,y,’:r+’)) ? 回歸分析的類型 : ? 最簡單形式 :y=b0 + b1x ? 多元形式 :y=b0 + b1x1 + b2x2 + ‥‥‥ + bmxm ? 更一般形式 : (多元線性回歸的標準形 ) ? y=b0 + b1f1(x) + b2f2(x) +
環(huán)評公示相關推薦
鄂ICP備17016276號-1