Matlab多元回归regress实例

问题:y=[7613.517850.918381.869142.8110813.68631.438124.949429.7910230.8110163.619737.568561.067781.827110.97];x1=[76667704814885718679770464715870528938153335292727582591];x2=[16.2216.8517.9317.2817.23171918.2216.313.3711.6210.369.839.25]回归成y=ax1^2+bx1^2+cx1+dx2+ex1*x2+f(二次曲线)regress解法:y=[7613.517850.918381.869142.8110813.68631.438124.949429.7910230.8110163.619737.568561.067781.827110.97]';x1=[76667704814885718679770464715870528938153335292727582591]';x2=[16.2216.8517.9317.2817.23171918.2216.313.3711.6210.369.839.25]';X=[ones(size(y))x1.^2x2.^2x1x2x1.*x2];[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,X);formatlongb%b为对应的参数b(1)为f,b(2)为a,b(3)为b,b(4)为c,b(4)为d,b(5)为e%b=1.0e+004*%-1.353935450267797%0.000000089381408%-0.005811190715468%-0.000605427789545%0.479983626458520%-0.000037869040292bint%为b的95%置信区间%bint=1.0e+004*%-2.621944842897243-0.085926057638351%0.0000000342537530.000000144509063%-0.0275888316625450.015966450231609%-0.0013094938825460.000098638303455%0.1195646935539060.840402559363135%-0.0001059543363410.000030216255756stats%stats的第三个参数为F检验的P值,p值很小P<0.001,说明拟合模型有效%stats=1.0e+005*%0.0000084440119510.0000868285532700.0000000433444343.162249735298925scatter3(x1,x2,y,'filled')%以下绘图查看拟合效果holdonx1fit=min(x1):100:max(x1);x2fit=min(x2):1:max(x2);[X1FIT,X2FIT]=meshgrid(x1fit,x2fit);YFIT=b(1)+b(2)*X1FIT.^2+b(3)*X2FIT.^2+b(4)*X1FIT+b(5)*X2FIT+b(6)*X1FIT.*X2FIT;mesh(X1FIT,X2FIT,YFIT)mesh(X1FIT,X2FIT,YFIT)view(10,10)xlabel('x1')ylabel('x2')zlabel('y')%希望能解决你的问题

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