matlab多元非线性回归及显着性分析(实例)

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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;