clear clc x1=[140.2 129.6 120.5 118.7 113.7 107.6 111.3 111.5]';%第一产业 x2=[4526.4 4774.4 5310.6 5647.7 5715.1 5716.4 7268.6 6605.1]';%65岁及以上人口(万人) x3=[18302 19995.3 22569.3 24553.6 29542.5 30278.6 32889.6 34894.3]';%少儿抚养比(%) y=[22968.6 24899.3 28000.4 30320 35371.3 36102.6 40269.6 41610.9]';%人均GDP万 2020-2019-2018... x=[ones(size(y)) x1 x2 x3];%%开始分析 [b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x,0.0005);%b回归系数，bint回归系数的区间估计，r残差，rint置信区间,stats检验回归模型的统计量 %stats检验回归模型的统计量。有4个数值：判定系数R^2，F统计量观测值，检验p的值，误差方差的估计 %ifp小于0.001，则拟合有效 hold on; y=b(1)+b(2)*x1+b(3)*x2+b(4)*x3; %代入已经求得的参数，拟合函数式 plot(x,y,'kx-'); axis([1 10 22000 44000]); b1=b(1) b2=b(2) b3=b(3) b4=b(4) coefficient=polyfit(x,y,1); %用一次函数拟合曲线，想用几次函数拟合，就把n设成那个数 y1=polyval(coefficient,x); %plot(x,y,'-',x,y1,'o')，这个地方原来'-'和'o'写反了，现已更正，可以得到正确的图形。 plot(x,y,'o',x,y1,'-')

这段代码主要是对一组数据进行了多元线性回归分析，并进行了可视化展示。其中，x1、x2、x3是自变量，y是因变量，使用regress函数进行多元线性回归分析，得到了回归系数、残差等统计量，并使用polyfit和polyval函数对数据进行了一次函数拟合，并通过plot函数进行可视化展示。如果有需要，可以对参数进行提取和使用。

相关问题

clear clc c=3.0e8; e=1.60210e-19; me=9.10908e-31; epsilon=8.854187818e-12; %真空介电常数 h=6.626e-34;

这段代码定义了几个常量，包括：

- `c`：光速，值为 3.0e8。
- `e`：元电荷，即电子的电荷量，值为 1.60210e-19。
- `me`：电子质量，值为 9.10908e-31。
- `epsilon`：真空介电常数，值为 8.854187818e-12。
- `h`：普朗克常数，值为 6.626e-34。

在这段代码中，`clear` 和 `clc` 分别是清空工作空间和命令行窗口的命令。定义这些常量可以方便后续的计算。

clear;clc; cetia=0;lf=1.43;lr=3.57;V=60;m=5760;a=1; sim('ar1') cr=simout1(:,1);cf1=simout1(:,2);ar1=simout1(:,3); F_zf=m*9.8*(lr)/(lr+lf)/1000; a0=1.5999;a1=-0.0048;a2=0.9328;a3=4.0847;a4=44.8338; a6=-0.0076;a7=-0.1807;a8=-0.0026;a9=0.0367;a11=0.0004; a12=-0.0115;a17=0.0009; C=a0*(5-a)/4; D1=(a1*(F_zf^2)+a2*F_zf)*a; B1=(a3*sin(2*atan(F_zf/a4))/(C*D1))*(2-a); E1=a6*F_zf+a7; f = @(x) (1000*C*D1*cos(C*atan(E1*(atan(B1*x) - B1*x) + B1*x))*(B1 - E1*(B1 - B1/(B1^2*x^2 + 1))))/((E1*(atan(B1*x) - B1*x) + B1*x)^2 + 1) - cf1; x1 = fzero(f, 0); disp(x1); af=x1;ar=ar1; r=(V*(cetia-af+ar))/(lf+lr); betia=(lf*(cetia-af)-lf*ar)/(lf+lr); figure(5); plot(betia,r); axis([-0.3,0.3,-4,4]); title('betia-r'); xlabel('betia'); ylabel('r'); hold on;哪里有错

在你的代码中，fzero 函数的第一个参数是一个匿名函数句柄 f，它将一个变量 x 作为输入，并返回一个函数值。在这个匿名函数中，你使用了 atan 函数，而这个函数的输入参数必须是一个实数或者一个实数数组。然而，在你的代码中，B1*x 是一个数组，因此在计算 atan(B1*x) 时，MATLAB 会报错。为了解决这个问题，你可以将匿名函数 f 中的 atan(B1*x) 改为 atan(B1*x(1))，以确保输入参数是一个实数。你的代码应该修改为：

clear;clc; cetia=0;lf=1.43;lr=3.57;V=60;m=5760;a=1;
sim('ar1')
cr=simout1(:,1);cf1=simout1(:,2);ar1=simout1(:,3);

F_zf=m*9.8*(lr)/(lr+lf)/1000;
a0=1.5999;a1=-0.0048;a2=0.9328;a3=4.0847;a4=44.8338;
a6=-0.0076;a7=-0.1807;a8=-0.0026;a9=0.0367;a11=0.0004;
a12=-0.0115;a17=0.0009;

C=a0*(5-a)/4;
D1=(a1*(F_zf^2)+a2*F_zf)*a;
B1=(a3*sin(2*atan(F_zf/a4))/(C*D1))*(2-a);
E1=a6*F_zf+a7;

f = @(x) (1000*C*D1*cos(C*atan(E1*(atan(B1*x(1)) - B1*x(1)) + B1*x(1)))*(B1 - E1*(B1 - B1/(B1^2*x(1)^2 + 1))))/((E1*(atan(B1*x(1)) - B1*x(1)) + B1*x(1))^2 + 1) - cf1;
x1 = fzero(f, 0); 
disp(x1);

af=x1;ar=ar1;
r=(V*(cetia-af+ar))/(lf+lr);
betia=(lf*(cetia-af)-lf*ar)/(lf+lr);

figure(5);
plot(betia,r);
axis([-0.3,0.3,-4,4]);
title('betia-r');
xlabel('betia');
ylabel('r');
hold on;