MATLAB多变量拟合

发布网友发布时间：2022-05-11 21:48

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热心网友时间：2023-11-12 20:41

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，

热心网友时间：2023-11-12 20:41

你直接用p=polyfit(x,y,3);拟合就好了啊

热心网友时间：2023-11-12 20:41

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

热心网友时间：2023-11-12 20:42

两者的维度不同，把y转置