Zn Ni Mn Fe Cu Zr Ca K Na Cr P Ti Mg Al D10 D50 y 0.0001 0.0017 0.0028 0.0011 0.0002 0.0005 0.0019 0.0012 0.0024 0.0001 0.0001 0 0 0 8.35 16.1 0.711 0.0003 0.0017 0.0027 0.0009 0.0001 0.0004 0.0021 0.0013 0.0046 0.0002 0.0001 0.843 0 0 7.58 15.22 0.835 0.0003 0.001 0.0024 0.0009 0.0002 0.0006 0.0024 0.0013 0.0016 0.0003 0.0001 0 0.883 0 8.62 16.61 0.793 0.0002 0.0013 0.0025 0.0008 0.0002 0.0006 0.001 0.0012 0.0013 0.0002 0.0003 0 0 0.597 8.21 15.86 0.876 0.0004 0.0018 0.0029 0.0011 0.0003 0.0003 0.0025 0.0015 0.0049 0.0002 0 0.0911 0.0886 0.0786 7.91 15.29 0.917 以上数据纵向排列,即Zn:0.0001,0.0003,...,以Zn Ni Mn Fe Cu Zr Ca K Na Cr P Ti Mg Al D10 D50 为自变量,y为因变量做逐步回归用后退法,显著性为95%,写出matlab代码
时间: 2024-02-10 10:27:47 浏览: 24
要使用MATLAB进行逐步回归分析并进行后退法选择自变量,可以使用`stepwiselm`函数。以下是相应的MATLAB代码示例:
```matlab
% 输入数据
X = [0.0001 0.0017 0.0028 0.0011 0.0002 0.0005 0.0019 0.0012 0.0024 0.0001 0.0001 0 0 0 8.35 16.1;
0.0003 0.0017 0.0027 0.0009 0.0001 0.0004 0.0021 0.0013 0.0046 0.0002 0.0001 0.843 0 0 7.58 15.22;
0.0003 0.001 0.0024 0.0009 0.0002 0.0006 0.0024 0.0013 0.0016 0.0003 0.0001 0 0.883 0 8.62 16.61;
0.0002 0.0013 0.0025 0.0008 0.0002 0.0006 0.001 0.0012 0.0013 0.0002 0.0003 0 0 0.597 8.21 15.86;
0.0004 0.0018 0.0029 0.0011 0.0003 0.0003 0.0025 0.0015 0.0049 0.0002 0 0.0911 0.0886 0.0786 7.91 15.29];
y = [0.711;
0.835;
0.793;
0.876;
0.917];
% 后退法逐步回归分析
mdl = stepwiselm(X, y, 'constant', 'ResponseVar', 'y', 'Upper', 'linear', 'Criterion', 'bic', 'Verbose', 2);
% 显示逐步回归结果
disp(mdl);
```
在代码中,`X`是自变量矩阵,`y`是因变量向量。`stepwiselm`函数用于执行后退法逐步回归分析,并返回一个包含模型摘要的 `LinearModel` 对象。通过查看该对象,你可以获取逐步回归的结果,包括选择的自变量、系数、统计指标等。
请将你的具体数据填充到代码中。运行代码后,你将获得逐步回归的结果,包括选择的自变量、系数和统计指标。根据显著性水平和选择准则(在示例代码中使用了 BIC 准则),可以确定最终的自变量子集。
希望对你有所帮助!如果你还有其他问题,请随时提问。