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)); 展开
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)); 展开
4个回答
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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,
Sievers分析仪
2024-10-13 广告
2024-10-13 广告
是的。传统上,对于符合要求的内毒素检测,最终用户必须从标准内毒素库存瓶中构建至少一式两份三点标准曲线;必须有重复的阴性控制;每个样品和PPC必须一式两份。有了Sievers Eclipse内毒素检测仪,这些步骤可以通过使用预嵌入的内毒素标准...
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本回答由Sievers分析仪提供
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你直接用p=polyfit(x,y,3);拟合就好了啊
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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
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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