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数学建模#xff1a;回归分析 文章目录 数学建模#xff1a;回归分析回归分析多元线性回归案例 多项式回归一元多项式回归多元二项式回归 非线性回归逐步回归 回归分析 多元线性回归 案例
首先进行回归分… 文章首发于我的个人博客欢迎大佬们来逛逛
数学建模回归分析 文章目录 数学建模回归分析回归分析多元线性回归案例 多项式回归一元多项式回归多元二项式回归 非线性回归逐步回归 回归分析 多元线性回归 案例
首先进行回归分析
clc;clear;
x[143 145 146 147 149 150 153 154 155 156 157 158 159 160 162 164];
X[ones(16,1) x];
Y[88 85 88 91 92 93 93 95 96 98 97 96 98 99 100 102];%% 回归分析
[b,bint,r,rint,states] regress(Y,X);p 0.05 p0.05 p0.05 回归模型成立建立残差图
rcoplot(r,rint);多项式回归
一元多项式回归 案例
直接做二次多项式回归
%% 一元多项式回归
clc;clear;x1/30:1/30:14/30;
y[11.86 15.67 20.60 26.69 33.71 41.93 51.13 61.49 72.90 85.44 99.08 113.77 129.54 146.48];
m2;
%% 回归分析
[p,S] polyfit(x,y,m);
% p(1)*x^2 p(2)*x^1 p(3)%% 绘图
polytool(x,y,m);%% 预测在某位置的值
polyval(p,0.1);%% 预测某位置的值并且返回置信区间
[Y,Delta] polyconf(p,x,S,0.5);化为多元线性回归 x1/30:1/30:14/30;
y[11.86 15.67 20.60 26.69 33.71 41.93 51.13 61.49 72.90 85.44 99.08 113.77 129.54 146.48];
T[ones(14,1) x (x.^2)];
[b,bint,r,rint,stats]regress(y,T);
b,stats多元二项式回归 案例
直接多元二项式回归 x1[1000 600 1200 500 300 400 1300 1100 1300 300];
x2[5 7 6 6 8 7 5 4 3 9];
y[100 75 80 70 50 65 90 100 110 60];
x[x1 x2];
rstool(x,y,purequadratic)化为多元线性回归 非线性回归 clc;clear;x 2:16;
y [2,3,4,5,7,4,3,6,8,9,4,1,0,5,4];
beta0 [8 2];
%% 非线性回归分析
[beta,r,J] nlinfit(x,y,Volum,beta0);%% 预测与绘图
[YY,delta] nlpredci(Volum,x,beta,r,J);
plot(x,y,k,x,YY,r);------
%% 拟合模型: y a*e^(b/x)
function y Volum(beta,x)y beta(1)*exp(beta(2)./x);
end逐步回归 25 回归分析算法基本原理及编程实现.pdf
