matlab多元线形回归结果修正
《matlab多元线形回归结果修正》由会员分享，可在线阅读，更多相关《matlab多元线形回归结果修正（12页珍藏版）》请在装配图网上搜索。
1、 n=31;m=4; y=279 235 274 262 280 260 249 226 235 262 253 260 277 279 281 255 266 234 275 248 236 264 250 264 266 258 267 225 263 283 239; x1=86 96 95 98 99 106 106 100 97 106 100 100 103 98 94 112 84 99 90 93 105 80 86 91 98 93 96 98 101 100 105; x2=124 93 114 118 100 102 102 104 108 124 102 108 123
2、 99 104 113 112 97 105 104 97 117 109 92 115 100 119 111 106 102 106; x3=107 126 106 126 128 119 116 117 128 115 123 122 124 126 123 126 104 133 120 113 127 122 120 111 110 114 121 111 114 125 119; x4=250 248 245 217 232 231 234 237 225 213 232 227 207 234 236 206 256 227 241 245 226 236 240 261 231
3、 247 217 228 227 221 215; X=ones(n,1),x1,x2,x3,x4; b,bint,r,rint,s=regress(y,X); s2=sum(r.2)/(n-m-1); b,bint,s,s2b = 26.0590 -0.0687 0.9022 0.4249 0.3935bint = -818.5378 870.6558 -2.0079 1.8704 -0.6845 2.4889 -1.2629 2.1126 -1.1145 1.9014s = 0.1378 1.0391 0.4061 286.5522s2 = 286.5522 rcoplot(r,rint)
4、 n=29;m=4; y=279 235 274 262 280 260 249 226 235 262 253 260 277 279 281 255 266 234 275 248 236 264 250 264 266 258 267 263 239; x1=86 96 95 98 99 106 106 100 97 106 100 100 103 98 94 112 84 99 90 93 105 80 86 91 98 93 96 101 105; x2=124 93 114 118 100 102 102 104 108 124 102 108 123 99 104 113 112
5、 97 105 104 97 117 109 92 115 100 119 106 106; x3=107 126 106 126 128 119 116 117 128 115 123 122 124 126 123 126 104 133 120 113 127 122 120 111 110 114 121 114 119; x4=250 248 245 217 232 231 234 237 225 213 232 227 207 234 236 206 256 227 241 245 226 236 240 261 231 247 217 227 215; X=ones(n,1),x
6、1,x2,x3,x4; b,bint,r,rint,s=regress(y,X); s2=sum(r.2)/(n-m-1); b,bint,s,s2b = 41.9593 0.0146 0.9754 0.1364 0.4044bint = -807.1833 891.1020 -1.8478 1.8771 -0.5931 2.5440 -1.5415 1.8142 -1.1124 1.9211s = 0.2318 1.8108 0.1596 221.5265s2 = 221.5265 rcoplot(r,rint) n=27;m=4; y=279 235 274 262 260 249 235
7、 262 253 260 277 279 281 255 266 234 275 248 236 264 250 264 266 258 267 263 239; x1=86 96 95 98 106 106 97 106 100 100 103 98 94 112 84 99 90 93 105 80 86 91 98 93 96 101 105; x2=124 93 114 118 102 102 108 124 102 108 123 99 104 113 112 97 105 104 97 117 109 92 115 100 119 106 106; x3=107 126 106 1
8、26 119 116 128 115 123 122 124 126 123 126 104 133 120 113 127 122 120 111 110 114 121 114 119; x4=250 248 245 217 231 234 225 213 232 227 207 234 236 206 256 227 241 245 226 236 240 261 231 247 217 227 215; X=ones(n,1),x1,x2,x3,x4; b,bint,r,rint,s=regress(y,X); s2=sum(r.2)/(n-m-1); b,bint,s,s2b = 7
9、8.2347 0.0994 0.9479 -0.1552 0.3756bint = -658.7209 815.1902 -1.5184 1.7172 -0.3986 2.2943 -1.6252 1.3147 -0.9413 1.6924s = 0.3483 2.9393 0.0435 159.9025s2 = 159.9025 rcoplot(r,rint) n=25;m=4; y=279 235 274 262 260 249 235 262 253 260 277 255 266 234 275 248 236 264 250 264 266 258 267 263 239; x1=8
10、6 96 95 98 106 106 97 106 100 100 103 112 84 99 90 93 105 80 86 91 98 93 96 101 105; x2=124 93 114 118 102 102 108 124 102 108 123 113 112 97 105 104 97 117 109 92 115 100 119 106 106; x3=107 126 106 126 119 116 128 115 123 122 124 126 104 133 120 113 127 122 120 111 110 114 121 114 119; x4=250 248
11、245 217 231 234 225 213 232 227 207 206 256 227 241 245 226 236 240 261 231 247 217 227 215; X=ones(n,1),x1,x2,x3,x4; b,bint,r,rint,s=regress(y,X); s2=sum(r.2)/(n-m-1); b,bint,s,s2b = 152.6181 0.0880 0.9698 -0.5411 0.2375bint = -400.7482 705.9844 -1.1254 1.3014 -0.0391 1.9787 -1.6574 0.5753 -0.7514
12、1.2265s = 0.6000 7.5014 0.0007 88.7212s2 = 88.7212 rcoplot(r,rint) n=24;m=4; y=279 235 274 262 260 249 235 262 253 260 277 255 266 234 248 236 264 250 264 266 258 267 263 239; x1=86 96 95 98 106 106 97 106 100 100 103 112 84 99 93 105 80 86 91 98 93 96 101 105; x2=124 93 114 118 102 102 108 124 102
13、108 123 113 112 97 104 97 117 109 92 115 100 119 106 106; x3=107 126 106 126 119 116 128 115 123 122 124 126 104 133 113 127 122 120 111 110 114 121 114 119; x4=250 248 245 217 231 234 225 213 232 227 207 206 256 227 245 226 236 240 261 231 247 217 227 215; X=ones(n,1),x1,x2,x3,x4; b,bint,r,rint,s=r
14、egress(y,X); s2=sum(r.2)/(n-m-1); b,bint,s,s2b = 121.3804 0.2628 1.0407 -0.5689 0.2763bint = -370.6045 613.3653 -0.8240 1.3496 0.1431 1.9384 -1.5603 0.4225 -0.6023 1.1549s = 0.6787 10.0334 0.0002 69.4699s2 = 69.4699 rcoplot(r,rint) n=23;m=4; y=279 235 274 262 260 249 235 262 253 260 277 255 266 234
15、248 236 264 250 266 258 267 263 239; x1=86 96 95 98 106 106 97 106 100 100 103 112 84 99 93 105 80 86 98 93 96 101 105; x2=124 93 114 118 102 102 108 124 102 108 123 113 112 97 104 97 117 109 115 100 119 106 106; x3=107 126 106 126 119 116 128 115 123 122 124 126 104 133 113 127 122 120 110 114 121
16、114 119; x4=250 248 245 217 231 234 225 213 232 227 207 206 256 227 245 226 236 240 231 247 217 227 215; X=ones(n,1),x1,x2,x3,x4; b,bint,r,rint,s=regress(y,X); s2=sum(r.2)/(n-m-1); b,bint,s,s2b = 73.6432 0.3314 1.2324 -0.4237 0.2859bint = -381.4829 528.7693 -0.6709 1.3337 0.3854 2.0795 -1.3470 0.499
17、6 -0.5226 1.0945s = 0.7405 12.8395 0.0000 58.3827s2 = 58.3827 rcoplot(r,rint) n=22;m=4; y=279 235 274 262 260 249 262 253 260 277 255 266 234 248 236 264 250 266 258 267 263 239; x1=86 96 95 98 106 106 106 100 100 103 112 84 99 93 105 80 86 98 93 96 101 105; x2=124 93 114 118 102 102 124 102 108 123
18、 113 112 97 104 97 117 109 115 100 119 106 106; x3=107 126 106 126 119 116 115 123 122 124 126 104 133 113 127 122 120 110 114 121 114 119; x4=250 248 245 217 231 234 213 232 227 207 206 256 227 245 226 236 240 231 247 217 227 215; X=ones(n,1),x1,x2,x3,x4; b,bint,r,rint,s=regress(y,X); s2=sum(r.2)/(
19、n-m-1); b,bint,s,s2b = 30.1106 0.3397 1.3027 -0.2296 0.3409bint = -389.1031 449.3243 -0.5788 1.2581 0.5235 2.0819 -1.0968 0.6376 -0.4020 1.0837s = 0.7692 14.1665 0.0000 48.6057s2 = 48.6057 rcoplot(r,rint) n=20;m=4; y=279 235 274 262 260 249 253 260 277 255 266 234 248 236 264 250 266 258 267 263 ; x
20、1=86 96 95 98 106 106 100 100 103 112 84 99 93 105 80 86 98 93 96 101; x2=124 93 114 118 102 102 102 108 123 113 112 97 104 97 117 109 115 100 119 106 ; x3=107 126 106 126 119 116 123 122 124 126 104 133 113 127 122 120 110 114 121 114; x4=250 248 245 217 231 234 232 227 207 206 256 227 245 226 236 240 231 247 217 227 ; X=ones(n,1),x1,x2,x3,x4; b,bint,r,rint,s=regress(y,X); s2=sum(r.2)/(n-m-1); b,bint,s,s2b = 229.5355 0.1543 1.0517 -0.7235 -0.0654bint = -156.6318 615.7029 -0.6432 0.9517 0.3308 1.7727 -1.5052 0.0582 -0.7517 0.6208s = 0.8672 24.4863 0.0000 28.5023s2 = 28.5023 rcoplot(r,rint)
- 温馨提示:
1: 本站所有资源如无特殊说明，都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
2: 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等，如果需要附件，请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
3.本站RAR压缩包中若带图纸，网页内容里面会有图纸预览，若没有图纸预览就没有图纸。
4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
5. 装配图网仅提供信息存储空间，仅对用户上传内容的表现方式做保护处理，对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑，并不能对任何下载内容负责。
6. 下载文件中如有侵权或不适当内容，请与我们联系，我们立即纠正。
7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。
