回归分析实例.pdf

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1、年级、专业姓名学号名单序号实验时间2010年月日Matlab软件版本注：实验报告的最后一部分是实验小结与收获实验（三）：回归分析1．用刀削机床加工时，为实地调整机床需测定刀具的磨损速度，现每隔1小时测量刀具的厚度得到以下数据，试建立刀具厚度关于刀削时间的回归模型，对模型和回归系数进行检验，预测15小时后刀具的厚度。时间（h）012345678910刀具厚度(cm)30.629.128.428.128.027.727.527.227.026.826.5（1）输入数据并绘制刀具厚度关于刀削时间的散点图确定回归模型x=[012345678910]'Y=[3

2、0.629.128.428.128.027.727.527.227.026.826.5]'plot(x,Y,'b+')（2）回归分析及检验X=[ones(11,1)x][b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X);b,bint,stats得结果：b=29.5455-0.3291bint=28.976930.1140-0.4252-0.2330stats=0.869660.00180.00000.1985（3）预测15小时后刀具的厚度plot(x,Y,'b+');x1=15;x=[x'20]';z=b(1)+b(2)*x;z1=

3、b(1)+b(2)*x1;holdonplot(x,z,'r')holdonplot(x1,z1,'go');方程y29.54550.3291x带入数据可得15小时后刀具厚度为24.6091（cm）2．一种合金在某种添加剂的不同浓度下，各做三次试验，得到数据如下表：浓度x1015202530抗压强度Y25.229.831.231.729.4抗压强度Y27.331.132.630.130.8抗压强度Y28.727.829.732.332.8（1）作散点图；第1页共8页年级、专业姓名学号名单序号实验时间2010年月日Matlab软件版本注：实验报告的

4、最后一部分是实验小结与收获实验（三）：回归分析22（2）以模型Yxx,N(0,)拟合数据，并检验回归模型，诊断是否012有异常点1）散点图绘制程序及绘图x=10:5:30;x=[xxx]';y=[25.229.831.231.729.427.331.132.630.130.828.727.829.732.332.8]';plot(x,y,'+')axis([6362335]);（2）X=[ones(15,1)xx.^2];[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,X);b,statsrcoplot(r,ri

5、nt)得结果：b=19.03331.0086-0.0204stats=0.61409.54490.00332拟合模型为：Y19.03331.0086x0.0204x第2页共8页年级、专业姓名学号名单序号实验时间2010年月日Matlab软件版本注：实验报告的最后一部分是实验小结与收获实验（三）：回归分析ResidualCaseOrderPlot43210Re-1siduals-2-3-42468101214CaseNumber从残差图看出无异常点。3．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，并检测电表以计算每天的耗电量，数据见

6、下表，试研究耗电量(KWH)与空调器使用的小时数（AC）和烘干器使用次数（DRYER）之间的关系，建立并检验回归模型，诊断是否有异常点。要求：将数据先存成一个xls文件。程序中将数据从该文件中读入Matlab。序号KWHACDRYER序号KWHACDRYER1351.511265812634.5213777.52366521475824172015627.515948.5316851216796317436079313.5118572.538668119335099412.5120657.5110827.5221336011786.53第3页共8页年

7、级、专业姓名学号名单序号实验时间2010年月日Matlab软件版本注：实验报告的最后一部分是实验小结与收获实验（三）：回归分析程序如下：A=xlsread('D:数据.xls');y=A(:,2)x1=A(:,3)x2=A(:,4)X=[ones(21,1)x1x2][b,bint,r,rint,stats]=regress(y,X)rcoplot(r,rint)b,stats得结果：b=8.10545.465913.2166stats=0.9709300.24120.0000所以拟合模型为：y8.10545.4659x13.2066x12残

8、差分析图如下ResidualCaseOrderPlot1050Residu-5als-10-15246810