matlab多元線性回歸函數(shù)使用方法？輸入數(shù)據(jù)。x[143145146147149150153154155156157158159160162164]X[ones(16,1)x]Y[888588919

matlab多元線性回歸函數(shù)使用方法？

輸入數(shù)據(jù)。x[143145146147149150153154155156157158159160162164]X[ones(16,1)x]Y[8885889192939395969897969899100102]回歸分析及檢驗(yàn)。[b,bint,r,rint,stats]regress(Y,X)運(yùn)行結(jié)果解讀萬分感謝：置信區(qū)間三個(gè)為[-33.7017,1.5612]和[0.6047,0.834]r20.9282(越靠近于1，重臨效果越顯著)，F(xiàn)180.9531，p0.0000，由plt0.05,題意進(jìn)入虛空模型y-16.0730.7194x成立。殘差分析，作殘差圖。rcoplot(r,rint)從殘差圖很難看出，除第二個(gè)數(shù)據(jù)外,其余數(shù)據(jù)的殘差離零點(diǎn)均較近，且殘差的置信區(qū)間均包涵零點(diǎn)，這只能證明重臨模型y-16.0730.7194x能好點(diǎn)的要什么原始數(shù)據(jù)，而第二個(gè)數(shù)據(jù)可斥之無比點(diǎn)。預(yù)測及作圖。zb(1)b(2)*xplot(x,Y,k,x,z,r)

bint意思是回歸系數(shù)的區(qū)間估計(jì)；r可以表示殘差；rint意思是置信區(qū)間；stats意思是主要用于檢驗(yàn)進(jìn)入虛空模型的統(tǒng)計(jì)量,有三個(gè)數(shù)值：相關(guān)系數(shù)r2、F值、與F對(duì)應(yīng)的概率p那說明：相關(guān)系數(shù)r2越將近1，說明回歸方程越顯著；時(shí)拒絕H0，F(xiàn)越大，那就證明回歸方程越比較顯著；與F隨機(jī)的概率p

matlab曲線怎樣分段擬合直線方程？

是對(duì)分段曲線的函數(shù)曲線擬合，可以不按下列步驟來參與。

步驟一、參照.設(shè)的二維數(shù)據(jù)xi、yi，用繪圖函數(shù)plot（x，y，#39k*#39），繪成其散點(diǎn)圖。

步驟二、依據(jù)什么散點(diǎn)圖，可以確定縱斷面曲線的分幅區(qū)間，同樣的推測每個(gè)分幅區(qū)間內(nèi)的散點(diǎn)條件某個(gè)數(shù)學(xué)模型。

步驟三、依據(jù)什么縱斷面區(qū)間，三個(gè)用matlab的擬合工具箱的模型擬合函數(shù)，去模型擬合其數(shù)學(xué)模型的系數(shù)。

步驟四、依據(jù)什么擬合后的數(shù)學(xué)模型的數(shù)值和己知的散點(diǎn)值作對(duì)比，判斷數(shù)據(jù)擬合的數(shù)學(xué)模型如何確定合理不，像是也可以用做出決定系數(shù)R2來判斷，當(dāng)R2≈1，是可以以為計(jì)算得到是合不合理的。matlab廣泛的函數(shù)有，regress（線性函數(shù)），nlinfit，lsqnonlin，lsqnonlin（離散時(shí)間函數(shù)），GM（離散型非線性函數(shù)）等等。