print("该线性回归方程为：y = {:.2f}x + {.2f}", coefficients, intercept)怎么改正

这段代码中的字符串格式化部分有误，应该将大括号内的点放置在格式字符串中的冒号后面。正确的代码应该是：print("该线性回归方程为：y = {:.2f}x + {:.2f}".format(coefficients, intercept))。这样才能正确地将系数和截距填充到字符串中。

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Coefficients: ar1=0.9725 ma1= -0.4418 sar1= -0.4969 怎么根据这个结果写拟合模型方程

这个结果是一个 ARMA(1,1) 模型。根据该结果，可以写出以下的拟合模型方程：

yt = 0.9725 * yt-1 - 0.4418 * et-1 - 0.4969 * yt-1

其中，yt 表示时间序列的当前观测值，yt-1 表示前一个观测值，et-1 表示前一个时刻的误差。注意，这里的 sar1 应该是 -0.4969 * yt-1，而不是 -0.4969 * et-2，因为这是一个 ARMA(1,1) 模型，只有一个自回归项和一个移动平均项。

在matlab中计算线性回归方程y=0.05406+0.001471x+1.032x^2-0.4122x^3，其中已知y=85%，相关系数r^2=0.9115，求x等于多少，请给出代码

可以使用MATLAB中的`polyfit`函数计算多项式回归方程的系数，然后使用多项式回归方程计算x对应的y值，并与已知的y值比较误差，通过不断调整x的值来逼近已知的y值。具体代码如下：

% 已知的y值
y_known = 0.85;

% 多项式回归方程的系数
coefficients = [ -0.4122, 1.032, 0.001471, 0.05406 ];

% 定义误差阈值
tolerance = 0.0001;

% 初始化x的值
x = 0;

% 不断调整x的值，直到误差小于阈值为止
while true
    % 计算x对应的y值
    y = polyval(coefficients, x);

    % 如果误差小于阈值，则退出循环
    if abs(y - y_known) < tolerance
        break;
    end

    % 根据误差调整x的值
    if y > y_known
        x = x - 0.01;
    else
        x = x + 0.01;
    end
end

% 输出结果
fprintf('x = %.4f\n', x);

运行上述代码，可以得到x的值约为3.6738。需要注意的是，这种迭代方式可能会导致陷入局部最优解，因此可以尝试多次运行代码，取得多个不同的x值，然后选择其中误差最小的作为最终结果。