2環(huán)境統(tǒng)計(jì)常見(jiàn)數(shù)據(jù)分析方法的matlab實(shí)現(xiàn)及應(yīng)用-文庫(kù)吧資料
2024-10-24 18:50本頁(yè)面
【正文】 XXX.^2+A2(5)*XXX.*YYY+A2(6)*YYY.^2。yyy=1:1:15。 [A2,bint2,r2,rint2,stats2] = regress(yy,XX2,alpha) UU=A2(1)+A2(2)*X1+A2(3)*X2+A2(4)*X3+A2(5)*X4+A2(6)*X5。.*Y39。.*Y39。.*X39。)。end,?,三、趨勢(shì)面分析法——污染空間分布,disp(39。for ii=1:1:length(X)。bp39。 hold on 。y/km39。)。 xlabel(39。一次趨勢(shì)面擬合39。clabel(c1,h1)。 figure(1)。[XXX,YYY]=meshgrid(xxx,yyy)。 R1=sum((UUmean(U)).^2)/sum((Umean(U)).^2) xxx=1:1:15。yy=U39。X2=Y39。 X0=ones(length(X),1)。一次趨勢(shì)面擬合39。 alpha=0.01。 Y=[3 10 13 1 8 14 3 6 11 8 13 3 6 10 13]。clc。,?,三、趨勢(shì)面分析法——污染空間分布,一次趨勢(shì)面模型,?,三、趨勢(shì)面分析法——污染空間分布,二次趨勢(shì)面模型,?,三、趨勢(shì)面分析法——污染空間分布,趨勢(shì)面擬合程度的檢驗(yàn),?,三、趨勢(shì)面分析法——污染空間分布,舉例,?,三、趨勢(shì)面分析法——污染空間分布,?,三、趨勢(shì)面分析法——污染空間分布,MATLAB程序。 例如在地質(zhì)數(shù)據(jù)分析中，用趨勢(shì)面方程來(lái)表示地質(zhì)特征的總的區(qū)域性變化規(guī)律，可以認(rèn)為這是由大范圍的系統(tǒng)性因素引起的，用偏差部分反映局部性的變化特點(diǎn)可以認(rèn)為是局部因素和隨機(jī)因素引起的，如地質(zhì)現(xiàn)象中的局部異常。 環(huán)境要素在空間二維平面上的分布可用二元函數(shù)u=f(x,y)(趨勢(shì)面方程)近似表示，在空間三維的分布可用三元函數(shù)u=f(x,y,z) (趨勢(shì)面方程)近似表示。}。39。39。%默認(rèn)的平方和計(jì)算類型 gnames={39。 model=2。time239。time139。time239。time139。time239。time139。time239。time139。air40039。air40039。air20039。air20039。air40039。air40039。air20039。air20039。cat4039。cat4039。cat4039。cat4039。cat2039。cat2039。cat2039。cat2039。 X=[33 62 37 63 58 75 63 80]39。 14 17 23 23]。 12 22 19 23。13 16 24 20。15 20 17 17。 [p,tab,stats]=anova1(x) %注意是anova1()而不是anoval(),?,二、顯著性檢驗(yàn)——基于方差分析,?,二、顯著性檢驗(yàn)——基于方差分析,應(yīng)用舉例,?,二、顯著性檢驗(yàn)——基于方差分析,編程求解 【求解】該問(wèn)題共兩個(gè)因素，每個(gè)因素又有4種水平，每個(gè)水平上又有5個(gè)重復(fù)。46 58 67。46 51 65。 x=[45 56 59。方差分析一般分為單因素方差分析和多因素方差分析。 方差分析是充分利用現(xiàn)有觀測(cè)數(shù)據(jù)推斷某個(gè)因素或水平的影響是否顯著。%返回矩陣Z中的最小值Zmin和對(duì)應(yīng)的位置ii %從位置ii處提取出矩陣MI中的參數(shù)k，這就是搜索到的最優(yōu)參數(shù)值 ka=kka(ii) kd=kkd(ii),?,二、顯著性檢驗(yàn) ——基于方差分析,?,二、顯著性檢驗(yàn)——基于方差分析,方差分析 在生產(chǎn)和科研中，不但影響某個(gè)事物的因素眾多，而且即使同一個(gè)因素在不同的水平下，影響也可能不同。kkd(j)=i1。 Z(j)=Zmin。 %首先對(duì)矩陣進(jìn)行占位 for i1=kdmin:tkd:kdmax for i2=kamin:tka:kamax Zmin=c3fun317(i1,i2) 。 kkd(n)=0。 n=1:1:N。tkd=0.01。kdmax=1.5。 kamax=5。,?,一、參數(shù)估計(jì)方法——基于線性回歸/非線性回歸、網(wǎng)格搜索,網(wǎng)格搜索,然后，根據(jù)網(wǎng)格搜索素算法，編寫循環(huán)進(jìn)行網(wǎng)格搜索 j=0。%因變量觀測(cè)值 O=os(oso0)*exp(ka*x./u)+kd*l0./(kakd)*(exp(ka*x./u)exp(kd*x./u))。%km/d x=[0 9 29 38 55]。%mg/L o0=8.2。 function Zmin=c3fun317(kd,ka) os=8.32。)。disp(39。c3fun3939。 Dx0=50。 t=60*[3 9 14 21 24 29 35 37 44 50 56 60]。%m/s C=(c0/2)*(erfc((xu*t)./(2*sqrt(Dx*t)))+exp(u*x/Dx)*erfc((x+u*t)./(2*sqrt(Dx*t))))。 %mg/L x=1000。,xinput,beta, r,J) %得到因變量的估計(jì)區(qū)間 運(yùn)行結(jié)果： beta =[1.3871 0.0689 0.0455 0.1220 1.0874] betaci=0.7541 3.5282；0.0377 0.1755；0.0318 0.1228；0.0602 0.3042；0.6126 2.7873 ypred =[ 8.4315 3.9904 4.9571 0.0118 2.6603] yci = [0.2459 0.2219 0.1644 0.1667 0.1419],?,二、顯著性檢
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