MATLAB中多元线性回归命令 (除了regress) 相关知识点: 试题来源: 解析 二、一元线性回归2.1.命令 polyfit最小二乘多项式拟合[p,S]=polyfit(x,y,m)多项式y=a1xm+a2xm-1+…+amx+am+1其中x=(x1,x2,…,xm)x1…xm为(n*1)的矩阵;y为(n*1)的矩阵;p=(a1,a2,…,am+1)是多项式y=a1xm+a2xm-1+…...
1)多元非线性函数拟合中参数的初始值需要提前设置,有些情况下,参数的初始选取对函数拟合结果影响极大,需要谨慎处理。 2)第二三种方法中,由于数据是多维的,因此只展示了第一个维度的拟合函数图。如有需要,可自行修改。 3)自定义拟合函数要看清楚数据X的维度,我这里是三维的,因此有x(:, 3),如果是D维,要写到x...
1 第一步我们首先需要知道matlab中用于建立多元线性回归模型的是“[b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X)”，其中b是方程的系数矩阵，bint是回归系数的区间，r残差,rint置信区间，stats用于检验回归模型是否正确，分别是R的平方，F值，概率P，具体如下图所示：2 第二步我们打开matlab，在命令行窗口中输入“x=[1...
1)多元非线性函数拟合中参数的初始值需要提前设置,有些情况下,参数的初始选取对函数拟合结果影响极大,需要谨慎处理。 2)第二三种方法中,由于数据是多维的,因此只展示了第一个维度的拟合函数图。如有需要,可自行修改。 3)自定义拟合函数要看清楚数据X的维度,我这里是三维的,因此有x(:, 3),如果是D维,要写到x...
1、Matlab线性回归(拟合)对于多元线性回归模型:y01x1pxpe设变量x1,x2,Lxp,y的n组观测值为(xi1,xi2,Lxip,yi)i1,2,L,n1x11x12x1py10记x1x21x22x2py2,则1,y的估计值为1xn1xn2xnpynpb?(x'x)1x'y(11.2)在Matlab中,用regress函数进行多元线性回归分析,应用方法如下:语法:b=regress(y,x)b,b...
在使用MATLAB进行多元多次拟合时，首先需要将多项式的表达式转换成线性形式。例如，若原始模型为y = d + ax1 + bx2 + cx3 + dx4 + ex5 + fx6 + gx7 + hx8 + ix9，其中x1 = a, x2 = a^2, x3 = a^3, x4 = b, x5 = b^2, x6 = b^3, x7 = c, x8 = c^2, x9 = c...
本题目为多元线性回归问题,我们采用Matlab计算。 首先,我们尝试使用最简单的多元线性回归模型进行回归分析: y=ax_1+bx_2+cx_3+d (x1对应B值;x2对应d值;x3对应φ) MATLAB代码如下: x1=[130.31 130.31 130.31 100.77 100.77 100.77 80.89 80.89 80.89] ...
多元线性回归即用 y=a1*x1+a2*x2+..+am*xm来拟合数据点{x1i,x2i,…xmi,yi} (i=1~n) |x11,x21,…xm1| A=|x12,x22,…xm2| |……… | |x1n,x2n,…xmn| Y={y1,y2,y3,…,yn}' 则系数{a1,a2,…,am}'=pinv(A)*Y。 在 matlab 中使用 coeff=AY 则可以得到最小二乘意义上的拟合...
matlab拟合多参数线性方程的方法 设方程y=a*x1+b*x2+c*x3+d为需要拟合的三参数线性方程：clcx1 = [29; 27; 24.8; 12.6; 2.7];x2 = [25.4; 1.8; 25.8; 29.8; 14.4];x3 = [8.2; 5.8; 4.5; 7.6; 16.2];y = [57; 45.1; 55.6; 34.7; -35.3];X = [x1 x2 x3...