什么工程用到非线性函数拟合
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用regress函数,线性回归
A=[1658 111 717 153 25319
1797 122 826 184 37829
1850 137 958 206 42232
2205 146 1004 247 56584]
y=A(:,1),x=A(:,2:5)
B= REGRESS(y,x)
a=B(1),b=B(2),c=B(3),d=B(4)
结果:
A =
1658 111 717 153 25319
1797 122 826 184 37829
1850 137 958 206 42232
2205 146 1004 247 56584
y =
1658
1797
1850
2205
x =
111 717 153 25319
122 826 184 37829
137 958 206 42232
146 1004 247 56584
B =
53.3747
-5.4253
-7.3846
0.0297
a =
53.3747
b =
-5.4253
c =
-7.3846
d =
0.0297
检验
Y=x*B
Y =
1.0e+003 *
1.6580
1.7970
1.8500
2.2050
相关系数等于1,线性回归非常成功
A=[1658 111 717 153 25319
1797 122 826 184 37829
1850 137 958 206 42232
2205 146 1004 247 56584]
y=A(:,1),x=A(:,2:5)
B= REGRESS(y,x)
a=B(1),b=B(2),c=B(3),d=B(4)
结果:
A =
1658 111 717 153 25319
1797 122 826 184 37829
1850 137 958 206 42232
2205 146 1004 247 56584
y =
1658
1797
1850
2205
x =
111 717 153 25319
122 826 184 37829
137 958 206 42232
146 1004 247 56584
B =
53.3747
-5.4253
-7.3846
0.0297
a =
53.3747
b =
-5.4253
c =
-7.3846
d =
0.0297
检验
Y=x*B
Y =
1.0e+003 *
1.6580
1.7970
1.8500
2.2050
相关系数等于1,线性回归非常成功
Sievers分析仪
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