1樓：匿名使用者
regress是線性擬合函式.
多變數擬合.是什麼意思.是形如:y=a*x1+b*x2+c*x3+d*x4+...+f;
是這種形式嗎?
如果是這種形式;可用;
擬合目標方程 :y=b+b1*x1+b2*x2+b3*x3+....bn*xn
b=regress(y,x)
[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x)r: 殘差:
b:係數;
bint:95%的置信區間;
2樓：笪安晏書白
y=[0.0526
0.0901
0.1089
0.1518
0.1347
0.0886
0.1157
0.1127
0.0407
0.0383
0.0919
0.1424
0.1349
0.1266
0.1051
0.0959
0.0884
0.0780
0.0716
0.0800];
k=[-0.0275
0.1146
0.1270
0.1736
0.2450
0.0865
0.0702
0.1327
0.0191
0.0008
0.0929
0.1884
0.3586
0.0717
0.0954
0.0622
0.0510
0.0638
0.0559
0.0701];
l=[0.0322
0.0359
0.0252
0.0379
0.0348
0.0283
0.0293
0.0294
0.0183
0.1551
0.0139
0.0117
0.0125
0.0124
0.0111
0.0133
0.0109
0.0051
0.0090
0.0080];
yy=y-l;
xx=k-l;
p=polyfit(xx,yy,1);
alfa=p(1);a=p(2);
beta=1-alfa;
disp(['alfa='
num2str(alfa)
',beta='
num2str(beta)
',a='
num2str(a)])%%%所求係數
matlab多變數擬合
3樓：匿名使用者
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、殘差平方和(sse):2850.15214414381；
5、相關係數(r): 0.988265860889976；
6、相關係數之平方(r^2): 0.976669411800605；
7、確定係數(dc): 0.976669411800605；
8、卡方係數(chi-square): 33.1900439226479；
9、f統計(f-statistic): 120.014119492823；
10、引數 最佳估算
4樓：一事無敵
你直接用p=polyfit(x,y,3);擬合就好了啊
5樓：匿名使用者
程式改成如下：
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'])%輸出
結果y =-0.53393+0.017069x1+1.1066x2+2.4407x3
6樓：匿名使用者
兩者的維度不同，把y轉置
spss多變數合併為變數，spss多變數合併為一個變數
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