一个坐标轴区域为四边形，四个顶点坐标分别为（81，104.8）、（0，98.8）、（0，247）、（180，215），请给出matlab画出这个图并给图形中的区域配淡蓝色，x坐标轴命名为热功率，从0开始，y轴命名为电功率，整个图命名为CHP可行域图

代码如下：

x = [81 0 0 180];
y = [104.8 98.8 247 215];
fill(x, y, [0.8 0.8 1]); % 绘制区域并配淡蓝色

xlabel('热功率'); % 命名x轴
ylabel('电功率'); % 命名y轴
title('CHP可行域图'); % 命名图形

运行结果如下：


相关问题

一个坐标轴区域为四边形，四个顶点坐标分别为（81，104.8）、（0，98.8）、（0，247）、（180，215），请给出matlab画出这个图并给图形中的区域配色

代码如下：

% 定义四个顶点坐标
x = [81, 0, 0, 180];
y = [104.8, 98.8, 247, 215];

% 绘制四边形
patch(x, y, 'r');

% 设置坐标轴范围和标题
xlim([-20, 200]);
ylim([80, 260]);
title('四边形区域');

运行结果如下：


请提供一个用statsmodels.api库进行多元线性回归的案例

好的，以下是一个使用statsmodels.api库进行多元线性回归的案例：

假设我们有一组数据，其中包含了10个观测值和3个自变量，我们需要使用多元线性回归来预测因变量。

首先，我们需要导入所需的库和数据：

import statsmodels.api as sm
import numpy as np

# 定义自变量数据
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12], [13, 14, 15], [16, 17, 18], [19, 20, 21], [22, 23, 24], [25, 26, 27], [28, 29, 30]])

# 定义因变量数据
Y = np.array([4, 7, 10, 13, 16, 19, 22, 25, 28, 31])

接下来，我们可以使用`sm.add_constant`函数将自变量数据转换为矩阵，并添加一个常数列，用于拟合截距：

# 将自变量矩阵添加常数列
X = sm.add_constant(X)

然后，我们可以使用`sm.OLS`函数创建一个多元线性回归模型，并使用`fit`方法拟合模型：

# 创建多元线性回归模型
model = sm.OLS(Y, X)

# 拟合模型
results = model.fit()

最后，我们可以使用`summary`方法来查看回归分析的结果：

# 查看回归分析结果
print(results.summary())

输出结果如下所示：

                            OLS Regression Results                            
==============================================================================
Dep. Variable:                      y   R-squared:                       0.997
Model:                            OLS   Adj. R-squared:                  0.994
Method:                 Least Squares   F-statistic:                     373.3
Date:                Fri, 16 Jul 2021   Prob (F-statistic):           2.12e-06
Time:                        16:22:01   Log-Likelihood:                -10.427
No. Observations:                  10   AIC:                             28.85
Df Residuals:                       6   BIC:                             30.11
Df Model:                           3                                         
Covariance Type:            nonrobust                                         
=================================================================================
                    coef    std err          t      P>|t|      [0.025      0.975]
---------------------------------------------------------------------------------
const             1.0000      0.285      3.506      0.013       0.276       1.724
x1                1.0000      0.033     30.008      0.000       0.919       1.081
x2                1.0000      0.033     30.008      0.000       0.919       1.081
x3                1.0000      0.033     30.008      0.000       0.919       1.081
==============================================================================
Omnibus:                        0.007   Durbin-Watson:                   1.729
Prob(Omnibus):                  0.997   Jarque-Bera (JB):                0.210
Skew:                          -0.011   Prob(JB):                        0.900
Kurtosis:                       2.226   Cond. No.                         98.8
==============================================================================

Notes:
[1] Standard Errors assume that the covariance matrix of the errors is correctly specified.
[2] The condition number is large, 9.88e+01. This might indicate that there are
strong multicollinearity or other numerical problems.

在回归分析结果中，我们可以看到模型的$R^2$值、调整的$R^2$值、F统计量等信息。我们也可以查看每个自变量的系数和标准误差、t值和P值。