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1、实验11:回归分析实验目的：1)1)了解回归分析的基本原理，掌握MATLAB的实现方法；2)2)练习用回归分析方法解决实际问题。实验内容：4)4)电影剧院调电视广告费用和报纸广告费用对每周收入的影响，得到下面的数据，建立回归分析模型并检验，诊断是否有界常点。每周收入9690959295959494电视广告费用1.52.01.52.53.32.34.22.5报纸广告费用5.02.04.02.53.03.52.53.0解：设每日收入为y,电视广告费用为坷，报纸广告费用为兀2建立二元线性回归模型：y=兀】+02兀2程序如下：%二元线性回归y=[969095929
2、5959494]';xl=[1.521.52.53.32.34.22.5]';x2=[5242.533.52.53]';x=[ones(8,1)xlx2];[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x)rcoplot(r,rint)%剩余标准差s=(r**r/5厂0.5b=83.21161.29852.3372bint二7&805887.61740.40072.19621.48603.1883r=-0.8451-0.48290.4921-0.30070.49200.6219-0.50800.5308rint=-1.3972-0.293
3、0-1.50760.5419-1.06542.0495-2.02681.4254-1.11622.1002-1.06312.3068-1.48140.4653-1.21462.2761stats=0.908924.94080.0025s=0.6998残差图如下：ResidualCaseOrderPlot23456CaseNumber7825150515•■■■■1o-o「s-enpgH%去掉第一个异常驻点后的二元线性回归yy=[90959295959494]';xxl=[21.52.53.32.34.22.5]';xx2=[242.533.52.53J，;
4、xx=[ones(7,1)xxlxx2];[b,bint,r,rint,stats]=regress(yy,xx)rcoplot(r，rint)%剩余标准差s=(r**r/4厂0.5b=81.48811.28772.9766bint=78.787884.18830.79641.77902.32813.6250-0.0165-0.3258-0.14860.33300.1324-0.33760.3631rint=-0・57620.5432-0.75670.1051一1・11150.8143-0.47451.1404-0.81981.0846-0・69340.0
5、182-0.51101.2372stats=0.976884.38420.00050.3545残差图如下:ResidualCaseOrderPlot0.50-0.5•11267345CaseNumber5)5)某人记录了21天中每天使用空调器的时间和使用烘干器的次数，并监测电表以计算出每天的耗电量，数据见下表，试研究耗电量(KWH)与空调器使用小时数(AC)和烘干器使用次数(DRYER)Z间的关系，建立并检验回归模型，诊断是否有异常点。序号1234567891011KWH3563661794799366948278AC1.54.55.02.0&56.013
6、.5&012.57.56.5DRYER12203311123序号12131415161718192021KWH65777562854357336533AC8.07.5&07.512.06.02.55.07.56.0DRYER1221103010解：由于空调、烘干器的工功率为定值，故耗电量应与空调器使用小时数(AC)和烘干器(DRYER)之间的关系应符合线性关系，则做如下假设：设每日耗电量为y,空调器使用小时数(AC)为坷，烘干器使用次数(DRYER)为兀2则：尸0()+阳+02兀2程序如下：%二元线性回归y二[35636617947993669482786
7、5777562854357336533]';xl=[l.54.5528・5613.5812.57.56・587.587・51262.557.56]';x2=[l22033111231221103010]x=[ones(21,1)xlx2];[b,bint,r,rint,stats]二regress(y,x)rcoplot(r,rint)%剩余标准差s=(r"*r)P.5结果：>>b=5.465913.2166bint=1.893313.31754.87616.055711.417715.01545.47922.86493.1319-2.0372-0.21
8、54-1.5506-2.11170.95084.35426.467
