【精品】汽车测试基础-实验报告.docx

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1、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山于数据少,课件爱那个数据保存在两个数组中,然后利用循环语句,対应数据在自定义用户处标系上进行描点,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,对数组小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:利川VB面对对彖,语法简单,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

2、循环处理。然后利用VB中的画线函数,绘制拟合直线。山于线性回归过程简单,变量类型均为局部变量。实验步骤:2、3、观察英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;利用最小二乘法,计算a,b参数:N_N[NN工3-力(乂—力—石乞啞Ab=1=1心N77NN工宀胁)X=1:=11、在VB程序中,将原始数据用二维XY图绘制出來;X1381013151720Y7.510.114.817.520.222.425.127.6a=y—bx4、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r———11=12.3实验记录(核心代码及调试过程

3、)描点的按钮代码如下:PrivateSubCommand1_CIick()Dimx1AsSingle,y1AsSingleDimxAsVariant,yAsVariantx二Array(1,3,8,10,13,15,17,20)y=Array(7.5,10.1,14.&17.5,20.2f22.4,25.1,27.6)Picturel.Scale(T,30)-(35,-1)Picturel.Line(0,29)-(0,-1)Picturel.Line(34,0)-(-1,0)Fori=1To8x1二x(i)y1=y(i)Picturel.Circle(x1,y1),0.2,vbRedNexti

4、EndSub按下描点按钮后运行结果如图:Foral描点一元线性回归结束一元线性回归按钮的代码如下:PrivateSubCommand2_CIick()DimxAsVariant,yAsVariantx=Arrayd,3,8,10,13,15,17,20)y=Array(7.5,10.1,14.&17.5,20.2,22.4,25.1,27.6)Fori=1To8ml=ml+x(i)*y(i)m2=m2+x(i):m3=m3+y(i)m4=m4+x(i)*x(i)m5=m5+y(i)*y(i)Nextibl=(ml-m2*m3/8):b2=m4-m2*m2/8:b3=m5-m3*m3/8b=b1

5、/b2a=m3/8-b*m2/8r=b*Sqr(b2/b3)Textl.Text二Text2.Text二Text3.Text=Fori=0Tox1二i〃a二〃&a〃b二〃&br二&r20Step0.01y1二a+b*x1Picturel.PSet(x1,y1)NextiPicturel.Print"y二bx+a"EndSub按下一元线性回归按钮运行结果如图:4、实验总结4.1实验结果分析及问题讨论上面4、b参数的计算公式是怎么得出的?E[y-(a+Z?xz)]=min1=1其计算公式的原理来自于最小二乘法,在谋養理论屮最小二乘法徳基本含义是:在具有等楮度的多次测虽中,求垠可信值时,是当各测虽值

6、的偏差平方和为瑕小时所得的值。木实验的数据近似为直线方程,即为那么求解线性回归系数8b有如下公式a=y-bxb」/lxx而式屮的各项参数均能通过数据求得,具体计算公式如下:02”lxx=左g-X)lxy=艺3-x)(”一y)/■IVB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b2.2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。1、实验目的1.1异常数据的取舍1.2—元非线性回归方程的求解。2、实验设备、仪器及材料2.1CP

7、UPIII1000HZ,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丁数据量少,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示,将已确定的函数类型变换坐标,是曲线方程变为宜线方程。第四步根据变换后的直线方程,采用

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