x1=[4.0500 3.7300 2.3300 1.5800 3.3500 5.0400 6.8300 3.5500]' x2=[0.0384 0.0104 0.0133 0.0124 8.6800 2.4500 0.1764 0.1000]' y=[1427 214 362 108 513644 173819 7882 5465]' e=ones(8,1); x=[e,x1,x2]; [b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x,0.05); rcoplot(r,rint) b =1.0e+004 * -0.4189 0.1657 5.9748
时间: 2024-01-20 09:03:00 浏览: 36
在这段代码中,有一个语法错误,即在定义 e 向量时使用了中文分号(;)而不是英文分号(;)。修改此行代码,将中文分号替换为英文分号即可:
```
e = ones(8,1);
```
另外,在使用 regress 函数时,第三个参数应该是一个数值,表示置信水平(通常为 0.05),而不是一个百分比。因此,您需要将代码中的 0.05 修改为对应的数值,例如:
```
[b,bint,r,rint,stats] = regress(y,x,0.95);
```
如果您需要输出 r 与 rint 的值,可以使用以下代码:
```
disp(r);
disp(rint);
```
最后,使用 rcoplot 函数绘制残差图时需要保证 MATLAB 已经正确安装并加载了相关的工具箱。
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x1 = np.random.normal( 1, 1, (5, 4) )
这段代码使用 `np.random.normal` 函数创建一个形状为 `(5, 4)` 的二维数组 `x1`,数组中的元素是从正态分布中随机生成的。
具体使用方法如下:
```python
import numpy as np
x1 = np.random.normal(1, 1, (5, 4))
print(x1)
```
以上代码将会生成一个形状为 `(5, 4)` 的二维数组 `x1`,数组中的元素是从均值为 1,标准差为 1 的正态分布中随机生成的。`np.random.normal` 函数的参数依次为均值、标准差和数组的形状。
输出结果可能如下所示(每次运行结果都会不同):
```
[[ 0.71599205 0.90592874 1.7529739 0.67922406]
[ 0.30913106 -0.05603446 1.52120295 0.6657278 ]
[ 1.77509185 2.05159101 0.41896642 -0.07129496]
[ 2.06680626 0.21735284 0.98419591 0.85036152]
[ 2.04762311 2.46819862 -0.03233379 -0.59227519]]
```
这里的每个元素都是从正态分布中随机生成的数值。
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x1 = np.random.randn(100) x2 = np.random.randn
import matplotlib.pyplot as plt是导入matplotlib库中的pyplot模块,并将其重命名为plt,这样可以方便地使用其中的函数和方法。
import numpy as np是导入numpy库,并将其重命名为np,numpy是一个用于进行科学计算的库,提供了很多数学函数和数组操作的功能。
x1 = np.random.randn(100)是使用numpy库中的random模块生成一个包含100个随机数的一维数组x1,这些随机数是从标准正态分布中生成的。
x2 = np.random.randn是同样使用numpy库中的random模块生成一个包含100个随机数的一维数组x2,这些随机数也是从标准正态分布中生成的。