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1、西华大学实验报告1、实验目的1.1一元线性回归方程的求解。1.2回归直线的显著性检验2、实验设备、仪器及材料2.1CPUPIII1000HZ,内存64MBRAM，1G硬盘空间计算机；2.2安装VisualBasic6.0；3、实验内容3.1实验方案设计与选择由于数据少，课件爱那个数据保存在两个数组中，然后利用循环语句，对应数据在自定义用户坐标系上进行描点，连线，进行分析。针对实验要求的线性回归，也可利用循环结构，对数组中保存的数据进行累加操作，得到计算线性回归方程的系数，并依此画出拟合直线。3.2实验原理及实验步骤实验原理：利用VB面对对象，语法简单，
2、结构易学，运行速度快的特点，根据最小二乘法公式，对数据进行循环处理。然后利用VB中的画线函数，绘制拟合直线。由于线性回归过程简单，变量类型均为局部变量。实验步骤：1、在VB程序中，将原始数据用二维XY图绘制出来；X1381013151720Y7.510.114.817.520.222.425.127.62、观察其是否近似为直线关系，如果是，则利用一元线性回归分析进行直线拟合，y＝a+bx；3、利用最小二乘法，计算a，b参数；4、在图中适当位置，标出拟合后的直线方程；5、采用相关系数检验进行回归直线的显著性检验第页西华大学实验报告3.3实验记录（核心代码
3、及调试过程）描点的按钮代码如下：PrivateSubCommand1_Click()Dimx1AsSingle,y1AsSingleDimxAsVariant,yAsVariantx=Array(1,3,8,10,13,15,17,20)y=Array(7.5,10.1,14.8,17.5,20.2,22.4,25.1,27.6)Picture1.Scale(-1,30)-(35,-1)Picture1.Line(0,29)-(0,-1)Picture1.Line(34,0)-(-1,0)Fori=1To8x1=x(i)y1=y(i)Picture1.
4、Circle(x1,y1),0.2,vbRedNextiEndSub按下描点按钮后运行结果如图：一元线性回归按钮的代码如下：PrivateSubCommand2_Click()DimxAsVariant,yAsVariantx=Array(1,3,8,10,13,15,17,20)y=Array(7.5,10.1,14.8,17.5,20.2,22.4,25.1,27.6)Fori=1To8m1=m1+x(i)*y(i)m2=m2+x(i):m3=m3+y(i)第页西华大学实验报告m4=m4+x(i)*x(i)m5=m5+y(i)*y(i)Nextib
5、1=(m1-m2*m3/8):b2=m4-m2*m2/8:b3=m5-m3*m3/8b=b1/b2a=m3/8-b*m2/8r=b*Sqr(b2/b3)Text1.Text="a="&aText2.Text="b="&bText3.Text="r="&rFori=0To20Step0.01x1=iy1=a+b*x1Picture1.PSet(x1,y1)NextiPicture1.Print"y=bx+a"EndSub按下一元线性回归按钮运行结果如图：第页西华大学实验报告4、实验总结4.1实验结果分析及问题讨论上面a、b参数的计算公式是怎么得出的？其计
6、算公式的原理来自于最小二乘法，在误差理论中最小二乘法德基本含义是：在具有等精度的多次测量中，求最可信值时，是当各测量值的偏差平方和为最小时所得的值。本实验的数据近似为直线方程，即为那么求解线性回归系数ab有如下公式而式中的各项参数均能通过数据求得，具体计算公式如下：VB代码中就是通过计算上述的4个参数，然后代入到ab的计算公式中，最后得到a和b4.2实验总结心得体会本次试验运用了VB编程语言，而对汽车测试系统中所讲到的误差分析进行了线性回归处理。通过上机实验，我深入的学习了误差理论，误差处理，线性回归分析。巩固了课堂知识，印象深刻。第页西华大学实验报告
7、1、实验目的1.1异常数据的取舍1.2一元非线性回归方程的求解。2、实验设备、仪器及材料2.1CPUPIII1000HZ,内存64MBRAM，1G硬盘空间计算机；2.2安装VisualBasic6.0；3、实验内容3.1实验方案设计与选择第一步由于数据量少，可将数据保存在两个数组中，然后利用循环语句，对应数据在自定义用户坐标上进行描点，连线。第二步对图形进行初步分析和经验公式的判断。第三步确定经验公式类型以后，将已确定的函数类型变换坐标，是曲线方程变为直线方程。第四步根据变换后的直线方程，采用最小二乘法确定直线方程中的未知量。第五步求得直线方程的未知量
8、后，将该直线方程反变换为原先的曲线方程。第六步根据得到的曲线方程式，在VB中运用循环语句进行画
