MATLAB多变量拟合

y=[-1.553-1.06-0.879-1.032-1.081-1.066-0.893-0.928-1.222],X=-1.0000-9.00004.8120-0.82... y=[-1.553 -1.06 -0.879 -1.032 -1.081 -1.066 -0.893 -0.928 -1.222],
X =
-1.0000 -9.0000 4.8120
-0.8240 -2.6990 4.6680
-0.6990 -2.5230 4.4680
-0.6990 -9.0000 4.6920
-1.0000 -2.6990 4.5830
-0.8240 -2.5230 4.8360
-0.8240 -9.0000 4.6270
-0.6990 -2.6990 4.8700
-1.0000 -2.5230 4.7260
拟合方程为y=a0+a1*x1+a2*x2+a3*x3,其中,a0、a1、a2、a3为参数。

运用regress函数进行拟合,[b,bint,r,rint,stats]=regress (y,X),但是运行出现以下错误,希望指点下,matlab新手。。。
??? Error using ==> or
Matrix dimensions must agree.

Error in ==> regress at 70
wasnan = (isnan(y) | any(isnan(X),2));
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 我来答
coco22
高粉答主

2018-04-17 · 说的都是干货,快来关注
知道大有可为答主
回答量:254
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1、z = p1+p2*x+p3*y+p4*x^2+p5*y^2+p6*x*y;

2、(x: T; y: A);

3、均方差(RMSE):11.9376550129073;

4、残差平方和(SSE):2850.15214414381;

5、相关系数(R): 0.988265860889976;

6、相关系数之平方(R^2): 0.976669411800605;

7、确定系数(DC): 0.976669411800605;

8、卡方系数(Chi-Square): 33.1900439226479;

9、F统计(F-Statistic): 120.014119492823;

10、参数        最佳估算

----------        -------------

p1        181.555680640922
p2        -5.91035861326367
p3        1.29301724149681
p4        0.0447561300634377
p5        -0.000620000000438385
p6        -0.0141568965518873

c50.jpg,

一事无敌
2013-06-22
知道答主
回答量:16
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你直接用p=polyfit(x,y,3);拟合就好了啊
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wxhhq0226
2013-06-22 · TA获得超过1696个赞
知道小有建树答主
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程序改成如下:
y=[-1.553 -1.06 -0.879 -1.032 -1.081 -1.066 -0.893 -0.928 -1.222]';
x= [ 1 -1.0000 -9.0000 4.8120 ; 1 -0.8240 -2.6990 4.6680 ; 1 -0.6990 -2.5230 4.4680 ; 1 -0.6990 -9.0000 4.6920; 1 -1.0000 -2.6990 4.5830 ; 1 -0.8240 -2.5230 4.8360 ; 1 -0.8240 -9.0000 4.6270 ;1 -0.6990 -2.6990 4.8700 ; 1 -1.0000 -2.5230 4.726];
[b,bint,r,rint,stats]=regress (y,x,0.05)
disp(['y =' num2str(b(4)) '+' num2str(b(3)) 'x1+' num2str(b(2)) 'x2+' num2str(b(1)) 'x3'])%输出
结果
y =-0.53393+0.017069x1+1.1066x2+2.4407x3
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wfw456
2019-06-09
知道答主
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两者的维度不同,把y转置
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