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1、1、考察温度x对产量y的影响，测得下列10组数据：温度（℃）20253035404550556065产量（kg）13.215.116.417.117.918.719.621.222.524.3求y关于x的线性回归方程，检验回归效果是否显著，并预测x=42℃时产量的估值及预测区间（置信度95%）.x=[20:5:65]';Y=[13.215.116.417.117.918.719.621.222.524.3]';X=[ones(10,1)x];plot(x,Y,'r*');[b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X);b,bint,
2、stats;rcoplot(r,rint)%残差分析，作残差图结果：b=9.12120.2230bint=8.021110.22140.19850.2476stats=0.9821439.83110.00000.2333即；的置信区间为的置信区间为;=0.9821,F=439.831,p=0.0000,p<0.05,可知回归模型y=9.1212+0.2230x成立.将x=42带入得到18.4872.从残差图可以看出，所有数据的残差离零点均较近，且残差的置信区间均包含零点，这说明回归模型y=9.1212+0.2230x能较好的符合原始数据。2某零件上有一段
3、曲线，为了在程序控制机床上加工这一零件，需要求这段曲线的解析表达式，在曲线横坐标xi处测得纵坐标yi共11对数据如下：求这段曲线的纵坐标y关于横坐标x的二次多项式回归方程。t=0:2:20;s=[0.62.04.47.511.817.123.331.239.649.761.7];T=[ones(11,1),t',(t.^2)'];[b,bint,r,rint,stats]=regress(s',T);b,stats;Y=polyconf(p,t,S)plot(t,s,'k+',t,Y,'r')%预测及作图b=1.01050.19710.1403stats
4、=1.0e+04*0.00011.37730.00000.0000图形为：3混凝土的抗压强度随养护时间的延长而增加，现将一批混凝土作成12个试块，记录了养护日期x（日）及抗压强度y（kg/cm2）的数据：养护时间x234579121417212856抗压强度y354247535965687374828499试求型回归方程。%建立volum.m文件functionyhat=volum(beta,x);yhat=beta(1)+beta(2)*log(x);%输入x=[234579121417212856];y=[3542475359656873768286
5、99];beta0=[51]';[beta,r,J]=nlinfit(x',y','volum',beta0);beta结果：beta=21.005819.5285所得回归模型为：画线：plot(x,y,'r-')x=[234579121417212856]';u=log(x);u=[ones(12,1)u];y=[354247535965687376828699]';[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,u);b,bint,stats结果为：b=21.005819.5285bint=19.446322.565318.89432
6、0.1627stats=1.0e+03*0.00104.70690.00000.0009做残差图：rcoplot(r,rint)预测及作图：z=b(1)+b(2)*log(x);plot(x,y,'k+',x,z,'r')1.设有五个样品，每个只测量了一个指标，分别是1，2，6，8，11，试用最短距离法将它们分类。(样品间采用绝对值距离。)clcclearb=[1;2;6;8;11];d=pdist(b,'cityblock');D=squareform(d);z=linkage(d);H=dendrogram(z);T=cluster(z,2);结果：
7、各样品之间的绝对距离为：距离矩阵,样品间的最短距离为：；2.表1是1999年中国省、自治区的城市规模结构特征的一些数据，试通过聚类分析将这些省、自治区进行分类。(表1见下页）省、自治区城市规模（万人）城市首位度城市指数基尼系数城市规模中位值（万人） 京津冀699.71.43710.93640.780410.88山西179.461.89821.00060.58711.78内蒙古111.131.4180.67720.515817.775辽宁389.61.91820.85410.576226.32吉林211.341.7881.07980.456919
8、.705黑龙江2592.30590.34170.507623.48苏沪923.1
