Question

急！！各位数学高手请过来帮忙做一道数学建模问题

世界卫生组织颁布的“体重指数”的定义是体重（kg）除以身高（m）的平方，显然它比体重本身更能反映人的胖瘦。下表给出了随机抽查的30个人的血压与年龄.体重指数.吸烟习惯数据。试建立血压与年龄（year）.体重.吸烟习惯之间的数学模型，作回归分析。并讨论吸烟习惯会使血压升高。若一个50岁的人体指数为25，请预测其血压。
序号 血压 年龄 体重指数 吸烟习惯 序号 血压 年龄 体重指数 吸烟习惯
1 144 39 24.2 0 16 130 48 22.2 1
2 215 47 31.1 1 17 135 45 27.4 0
3 138 45 22.6 0 18 114 18 18.8 0
4 145 47 24.0 1 19 116 20 22．6 0
5 162 65 25.9 1 20 124 19 21.5 0
6 142 46 29.1 0 21 136 36 25.0 0
7 170 67 29.5 1 22 142 50 26.2 1
8 124 42 19.7 0 23 120 39 23.5 0
9 158 67 27.2 1 24 120 21 20.3 0
10 154 56 19.3 0 25 160 44 27.1 1
11 162 64 28.0 1 26 158 53 28.6 1
12 150 56 25.8 0 27 144 63 28.3 0
13 140 59 27.3 0 28 130 29 22.0 1
14 110 34 20.1 0 29 125 25 25.3 0
15 128 42 21.7 0 30 175 69 27.4 1
各位大人注意了，不可以用计算机算，要有具体的建模过程 .

Answer 1

y=[64 60 71 61 54 77 81 93 93 51 76 96 77 93 95 54 468 99]';
x1=[0.4 0.4 3.1 0.6 4.7 1.7 9.4 10.1 11.6 12.6 10.9 23.1 23.1 21.6 23.1 1.9 26.8 29.9]';
x2=[53 23 19 34 24 65 44 31 29 58 37 46 50 44 56 36 58 51]';
x3=[158 163 37 157 59 123 46 117 173 112 111 114 134 73 168 143 202 124]';
x=[ones(18,1),x1,x2,x3];
[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x,0.05);
b
stats

以上是程序，你找个电脑黏贴运行下就可以了。
运行的结果是：
b=
-43.3990
3.8088
0.1132
0.7405
其中y关于x1,x2,x3的线性方程就是：
y=b[0]+b[1]*x1+b[2]*x3+b[3]*x3;注：b[0~3]就是程序输出b值的第一个到第四个。
stats= 0.3563 2.5836 0.0948(有的Matlab可能会输出四个来），第一个为R^2,要尽可能的趋向1；第二个为F，应该尽可能的大；第三个为p，应该尽可能的趋向0；以上三个都符合要求的话，就说明回归有效。这里看来参数都不是很好。

clear;
clc;
clg;
ck=[20;60;100;140;180;220;260;300;340;380;420;460;500];
response=[2/90;13/39;30/38;30/35;1;19/20;18/19;13/14;1;1;1;1;1];
beta=[0.5 0.5];
betahat = nlinfit(ck,response,@logit,beta);
plot(ck,response,'o');
hold on;
plot(ck,logit(betahat,ck),'r');

不过得注意的是，这里是用least-squares parameter estimates（即最小二乘）来估计参数的，而SPASS可能是用极大似然法来估计参数的，所以两个软件计算结果可能会不同。

也可能是自己程序编写有误，只能在以后实践中来发现错误了。

Answer 2

26.2 !____!-____- ^____^ $____$ &____& #____# @____@ *____* +____+ =____= (____( )_____) (____) ~____~

Answer 3

26.2