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文档简介

1、 统计与回归1、考察温度x对产量y的影响，测得下列10组数据：温度（）20253035404550556065产量（kg）13.215.116.417.117.918.719.621.222.524.3求: (1) y关于x的线性回归方程，检验回归效果是否显著; (2) 并预测x=42时产量的估计值; (3) 预测x=42时产量置信度为95%的预测区间（请参考本课件中多项式回归polyfit与polyconf ，或非线性拟合命令nlinfit或nlpredci 实现区间预测）.Matlab程序：x=20 25 30 35 40 45 50 55 60 65;X=ones(10,1) x;y=1

2、3.2 15.1 16.4 17.1 17.9 18.7 19.6 21.2 22.5 24.3;b,bint,r,rint,stats=regress(y,X);b,statsrstool(x,y,linear)p,S=polyfit(x,y,1);Y,DELTA=polyconf(p,x,S);plot(x,y,k+,x,Y,r)Y,DELTA=polyconf(p,42,S)b = 9.1212 0.2230stats = 0.9821 439.8311 0.0000 0.2333Y = 18.4885DELTA = 1.1681（1）y关于x的线性回归方程为y=9.1212+0.223x，=0.9821，p=0.0000y与x1、x2之间的线性回归模型为，p=0.0000即;的置信区间为1.5879,8.9947，的置信区间为4.6669,5.5166，的置信区间为19.5268,28.9013，的置信区间为-4.8329,-1.970

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