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时间:2018-09-03
《matlab多元非线性回归及显着性分析(实例)》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、matlab多元非线性回归及显著性分析给各位高手:小弟有一些数据需要回归分析(非线性)及显著性检验(回归模型,次要项,误差及失拟项纯误差,F值和P值),求大侠帮助,给出程序,不胜感激。模型:DATA=... %DATA前三列是影响因子,第四列为响应值 [21307548.61; 21107556.43; 21304561.32; 21104565.28; 11104555.80; 11307545.65; 11107550.91; 11304567.94
2、; 1.51206074.15; 1.51206071.28; 1.51206077.95; 1.51206074.16; 1.51206075.20; 1.51208535.65; 1.51406048.66; 1.51203074.10; 1.51006062.30; 0.51206066.00; 2.51206075.10];回归分析过程:(1)MATLAB编程步骤1:首先为非线性回归函数编程,程序存盘为user_function.mfunctiony=user_func
3、tion(beta,x)b0=beta(1);b1=beta(2);b2=beta(3);b3=beta(4);x0=x(:,1);x1=x(:,2);x2=x(:,3);x3=x(:,4);y=b0x0+b1x1.^2+b2x2.^2+b3x3.^2;(2)MATLAB编程步骤2:编写非线性回归主程序,程序运行时调用函数user_functionx=[121307548.61; 121107556.43; 121304561.32; 121104565.28; 111104555.80;
4、 111307545.65; 111107550.91; 111304567.94; 11.51206074.15; 11.51206071.28; 11.51206077.95; 11.51206074.16; 11.51206075.20; 11.51208535.65; 11.51406048.66; 11.51203074.10; 11.51006062.30; 10.51206066.00; 12.51206075.10];%%第1列全是1,第6列是指标变量,其余
5、列是自变量xx=x(:,1:5);yy=x(:,5); %%指定响应变量yy和自变量xxbeta0=[0.50.40.70.5]; %%设置初始回归系数(如何确定初值?)[beta_fit,residual]=nlinfit(xx,yy,@user_function,beta0) %%非线性回归结果beta_fit= 91.3757 1.2712 -0.0009 -0.0049residual= -4.2935 -1.0248 -9.2044 -9.7957 -15.4620
6、 -3.4398 -2.7311 1.2293 11.1889 8.3189 14.9889 11.1989 12.2389 -9.5678 -9.3704 -2.0767 -4.8331 5.5814 7.0540即y=.3757+1.2712x1.^2-0.0009x2.^2-0.0049x3.^2;
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