matlab实现回归分析代码
Matlab 实现回归分析代码 本文讲述了如何使用 Matlab 实现回归分析的代码,包括回归模型的建立、参数估计、残差图的绘制和异常点的诊断。通过两个实践实验,展示了 Matlab 在回归分析中的应用。 一、回归分析的概念 回归分析是一种常用的统计方法,用于研究变量之间的关系。通过建立数学模型,回归分析可以预测变量之间的关系,进行预测和分析。 二、实验一:刀具磨损速度的回归分析 在本实验中,我们使用 Matlab 实现了刀具磨损速度的回归分析。通过测量刀具的厚度和时间,我们建立了回归模型,预测了 15 小时后刀具的厚度。 代码: clear; clc data = [0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 30.6 29.1 28.4 28.1 28.0 27.7 27.5 27.2 27.0 26.8 26.5]; plot(data(1,:), data(2,:),'o','LineWidth',2); legend('所给数据的散点图'); grid on; X = [ones(11,1),data(1,:)']; Y = data(2,:)'; [b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X); rcoplot(r, rint); disp(b') 结果表明,回归模型为 y = 29.5455 - 0.3291*x,预测 15 小时后刀具的厚度为 24.6090cm。 三、实验二:抗压强度的回归分析 在本实验中,我们使用 Matlab 实现了抗压强度的回归分析。通过测量抗压强度和浓度,我们建立了回归模型,诊断了是否有异常点。 代码: clear; clc x = [10 15 20 25 30]; y = [25.2 29.8 31.2 31.7 29.4 27.3 31.1 32.5 30.1 30.8 28.7 27.8 29.7 32.3 32.8]; plot(x,y(1,:),'o','LineWidth',2); hold on plot(x,y(2,:),'o','LineWidth',2); hold on plot(x,y(3,:),'o','LineWidth',2); hold off grid on title('不同浓度下抗挤压强度的散点图'); xlabel('浓度'); ylabel('抗压强度Y'); 结果表明,回归模型为 y = 19.0933+1.0010*x-0.0202*x^2,从残差图中未发现异常点。 四、结论 本文展示了 Matlab 在回归分析中的应用,通过两个实践实验,展示了 Matlab 实现回归分析的代码和结果。回归分析是一种常用的统计方法,广泛应用于各个领域, Matlab 是一种强大的工具,可以方便地实现回归分析和其他统计方法。