多元非线性回归模型matlab
时间: 2023-09-09 22:07:27 浏览: 254
在Matlab中,可以使用nlinfit函数进行多元非线性回归模型的拟合。该函数的基本语法是:beta = nlinfit(X, Y, modelfun, beta0),其中X表示预测变量,Y表示响应值,modelfun是指定的非线性模型函数,beta0是参数的初始值。还可以通过添加options参数来选择评估算法的类型。返回的beta是拟合后得到的参数值。此外,nlinfit函数还可以返回拟合过程中的其他信息,如残差R、雅可比矩阵J、估计方差-协方差矩阵CovB、均方差MSE和误差模型拟合信息ErrorModelInfo等。
下面是一个示例,演示了如何在Matlab中进行多元非线性回归模型拟合:
X = 1 : 10;
Y = [0 4 8 17 29 34 54 62 80 99];
mymodel = inline('beta(1) * X .^ beta(2)', 'beta', 'X');
beta0 = [1, 2];
beta = nlinfit(X, Y, mymodel, beta0);
在这个示例中,我们使用了一个幂函数作为非线性模型,通过nlinfit函数拟合了给定的数据。拟合结果的参数值存储在beta变量中。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [非线性回归分析及其Matlab实现](https://blog.csdn.net/s0302017/article/details/104460614)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [Matlab多元非线性回归(nlinfit 函数)](https://blog.csdn.net/L_J_Kin/article/details/103922880)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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