matlab基础性实验报告5

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1、学生实验报告B02班一、实验综述1、实验目的及要求学习统计方法回归分析的思想和基本原理；掌握建立回归模型的基本步骤，明确回归分析的主要任务；熟悉MATLAB软件进行回归模型的各种统计分析；通过范例学习，熟悉统计分析思想和建立回归模型的基本要素。通过该实验的学习，使学生掌握回归分析的统计思想，认识面对什么样的实际问题可以建立回归模型，并且对回归模型作统计分析，同时使学生学会使用MATLAB软件进行回归分析和计算的基本命令，了解统计软件的功能和作用；熟悉处理大量数据的要领和方法。2、实验仪器、设备或软件电脑，MATLAB软件3、实验内容1．

2、线性回归模型的建立与分析步骤（问题假设→模型→参数估计→模型检验→确定最优回归方程→预测）；2．非线性回归模型的建立与分析步骤；3．使用MATLAB命令对回归模型进行计算与分析（包括模型检验与预测）；4．利用某些数值与图形对统计特征作定性分析。二、实验过程（实验步骤、记录、数据、分析）1.某校60名学生的一次考试成绩如下：9375839391858482777677959489918886839681799778756769688483817566857094848382807874737670867690897166867380947

3、978776353551)计算均值、标准差、极差、偏度、峰度，画出直方图；2)检验分布的正态性；3)若检验符合正态分布，估计正态分布的参数并检验参数。解：输入数据s1=[93758393918584827776];s2=[77959489918886839681];s3=[79977875676968848381];s4=[75668570948483828078];s5=[74737670867690897166];s6=[86738094797877635355];s=[s1s2s3s4s5s6];savedatas保存在当前工作目

4、录下调用loaddata1）程序mean(s)%均值std(s)%标准差d=max(s)-min(s)%极差skewness(s)%偏度kurtosis(s)%峰度hist(s,10)%直方图结果：ans=80.1000ans=9.7106d=44ans=-0.4682ans=3.15292）normplot(s)%检验分布的正态性初步可以断定为正态分布3）[muhat,sigmahat,muci,sigmaci]=normfit(s)%估计正态分布的参数muhat=80.1000sigmahat=9.7106muci=77.59158

5、2.6085sigmaci=8.231011.8436[h,sig,ci]=ttest(s,80.1)%检验参数h=0sig=1ci=77.591582.6085可以认为学生的考试成绩服从正态分布，平均成绩为80.12．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y354247535965687376828699试求型回归方程。解一：对将要拟合的非线性模型，建立M文件volum.m如下function

6、yhat=volum(beta,x)yhat=beta(1)+beta(2)*log(x);输入数据x=[234579121417212856];y=[354247535965687376828699];beta0=[51]';求回归系数[beta,r,J]=nlinfit(x',y','volum',beta0);Beta结果：beta=21.005319.5287即得回规模型为预测和作图解二：令lnx=u，则x=e.原回归方程为输入数据x=[234579121417212856]';u=log(x);u=[ones(12,1)u];

7、y=[354247535965687376828699]';回归分析及检测[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,u);b,bint,stats结果：b=21.005819.5285bint=19.446322.565318.894320.1627stats=1.0e+003*0.00104.70690.0000作残差图rcoplot(r,rint)%作残差图预测及作图z=b(1)+b(2)*log(x)%预测及作图plot(x,y,'k+',x,z,'r')z=34.541942.460048.078052.4

8、35759.006563.914369.532372.542676.334280.460886.078899.61493.电影院调查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，试建立回归模型