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1、矿脉分布的回归模型建立与选择论文程序得到图(3.4）,程序见附录3.5图3.4输出结果：b=111.4405-9.0300bint=111.1068111.7743-10.6711-7.3889stats=0.9302146.67330.0000有两个异常点，剔除后再次输入程序可得图（3.5），程序见附录3.6图3.5输出结果：b=111.5653-10.9938bint=111.2882111.8424-13.5873-8.400213243.2结果比较通过对几个模型的比较可得，二次模型的剩余标准差最小。不过几个模型的差别很小。如表（3.1）线性模型二次模型双
2、曲线模型对数模型0.16350.12130.14870.1324表3.14结果分析第一个点的讨论。纵观四个模型，第一个点都属于异常点，需要剔除。但什么样的点必须剔除？对于这个问题，不合理的点固然要剔除，但同时点数的减少又将使得样本的容量变小，信度降低，这就需要使用者的判断。向本题中的第一个数据，很明显不符合任何模型，严重干扰回归分析，可以判断为是异常点，予以剔除。第二个是模型的选择。本题目的特点在于，因为对矿物分布和地质知识的缺乏，不能从理论上加以分析，只能从数据本身出发，加以分析。这就隐藏了很多问题。5论文中的公式QUOTE，QUOTE（2.1）QUOTE（2
3、.2）QUOTE（2.3）6结论通过对几个模型的比较可得，二次模型的剩余标准差最小。不过几个模型的差别很小。固采用二次模型为最合适模型附录表2.1X23457810Y106.42109.20109.58109.50110.00109.93110.49x111415161819Y110.59110.60110.90110.76111.00111.20程序3.1x1=23457810111415151819';y=106.42109.20109.58109.50110.00109.93110.49110.59110.60110.90110.76111.00111.2
4、0';plot(x1,y,'+')程序3.2alpha=0.05;x1=23457810111415151819';y=106.42109.20109.58109.50110.00109.93110.49110.59110.60110.90110.76111.00111.20';x=ones(13,1),x1;b,bint,r,rint,stats=regress(y,x,alpha);b,bint,stats,rcoplot(r,rint)程序3.3alpha=0.05;x1=3457810111415151819';y=109.20109.58109.501
5、10.00109.93110.49110.59110.60110.90110.76111.00111.20';x=ones(12,1),x1;b,bint,r,rint,stats=regress(y,x,alpha);b,bint,stats,rcoplot(r,rint)程序3.4x=3457810111415151819;y=109.20109.58109.50110.00109.93110.49110.59110.60110.90110.76111.00111.20;p,S=polyfit(x,y,2);p程序3.5alpha=0.05;x1=23457
6、810111415151819';y=106.42109.20109.58109.50110.00109.93110.49110.59110.60110.90110.76111.00111.20';x=ones(13,1),1./x1;b,bint,r,rint,stats=regress(y,x,alpha);b,bint,stats,rcoplot(r,rint)程序3.6alpha=0.04;x1=57810111415151819';y=109.50110.00109.93110.49110.59110.60110.90110.76111.00111.2
7、0';x=ones(10,1),1./x1;b,bint,r,rint,stats=regress(y,x,alpha);b,bint,stats,rcoplot(r,rint)程序3.7alpha=0.05;x1=23457810111415151819';y=106.42109.20109.58109.50110.00109.93110.49110.59110.60110.90110.76111.00111.20';x=ones(13,1),log(x1);b,bint,r,rint,stats=regress(y,x,alpha);b,bint,stats
8、,rcoplot(r,r
