


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文档简介
matlab多元非线性回归及显著性分析给各位高手:小弟有一些数据需要回归分析(非线性)及显著性检验(回归模型,次要项,误差及失拟项纯误差,F值和P值),求大侠帮助,给出程序,不胜感激。
模型:
DATA=...
%DATA前三列是影响因子,第四列为响应值
[21307548.61;
21107556.43;
21304561.32;
21104565.28;
11104555.80;
11307545.65;
11107550.91;
11304567.94;
1.51206074.15;
1.51206071.28;
1.51206077.95;
1.51206074.16;
1.51206075.20;
1.51208535.65;
1.51406048.66;
1.51203074.10;
1.51006062.30;
0.51206066.00;
2.51206075.10];回归分析过程:(1)MATLAB编程步骤1:首先为非线性回归函数编程,程序存盘为user_function.m
functiony=user_function(beta,x)
b0=beta(1);
b1=beta(2);
b2=beta(3);
b3=beta(4);
x0=x(:,1);
x1=x(:,2);
x2=x(:,3);
x3=x(:,4);
y=b0*x0+b1*x1.^2+b2*x2.^2+b3*x3.^2;
(2)MATLAB编程步骤2:编写非线性回归主程序,程序运行时调用函数user_function
x=[121307548.61;
121107556.43;
121304561.32;
121104565.28;
111104555.80;
111307545.65;
111107550.91;
111304567.94;
11.51206074.15;
11.51206071.28;
11.51206077.95;
11.51206074.16;
11.51206075.20;
11.51208535.65;
11.51406048.66;
11.51203074.10;
11.51006062.30;
10.51206066.00;
12.51206075.10];%%第1列全是1,第6列是指标变量,其余列是自变量
xx=x(:,1:5);yy=x(:,5);
%%指定响应变量yy和自变量xx
beta0=[0.50.40.70.5];
%%设置初始回归系数(如何确定初值?)
[beta_fit,residual]=nlinfit(xx,yy,@user_function,beta0)
%%非线性回归
结果
beta_fit=
91.3757
1.2712
-0.0009
-0.0049
residual=
-4.2935
-1.0248
-9.2044
-9.7957
-15.4620
-3.4398
-2.7311
1.2293
11.1889
8.3189
14.9889
11.1989
12.2389
-9.5678
-9.3704
-2.0767
-4.8331
5.5814
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