% 输入数据 X1 = [0.62 0.4 0.42 0.82 0.66 0.72 0.38 0.52 0.45 0.69 0.55 0.36]; X2 = [12.0 14.2 14.6 12.1 10.8 8.20 13.0 10.5 8.80 17.0 14.2 12.8]; X3 = [5.20 6.10 0.32 8.30 5.10 7.90 4.20 8.00 3.90 5.50 3.80 6.20]; Y = [51.6 49.9 48.5 50.6 49.7 48.8 42.6 45.9 37.8 64.8 53.4 45.3]; % 构造矩阵A和向量 A = [X1', X2', X3'];b = Y'; % 求解模型参数 a = inv(A'*A)*A'*b; % 输出结果 fprintf('a1 = %f\n', a(1)); fprintf('a2 = %f\n', a(2)); fprintf('a3 = %f\n', a(3));逐句解释这段matlab代码
时间: 2024-04-04 16:30:07 浏览: 12
这段Matlab代码主要是对一个线性回归模型进行求解,其具体解释如下:
1. 输入数据:定义了三个向量X1、X2、X3和一个目标向量Y,分别表示三个自变量和一个因变量的取值。
2. 构造矩阵A和向量b:将向量X1、X2、X3合并为一个矩阵A,将向量Y转置后得到向量b。
3. 求解模型参数:利用最小二乘法求解线性回归模型的参数a,其中inv(A'*A)*A'*b表示矩阵A的伪逆乘以向量b,即(a1,a2,a3)。
4. 输出结果:使用fprintf函数将参数a分别输出。
总的来说,这段代码实现了对线性回归模型的求解和参数输出。
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针对下面这个问题用matlab进行仿真的程序代码:设某物理量Y与X1、X2、X3的关系如下:Y=a1X1+a2X2+a3X3 由试验获得的数据如下表。试用最小二乘法确定模型参数a1、a2和a3 X1:0.62 0.4 0.42 0.82 0.66 0.72 0.38 0.52 0.45 0.69 0.55 0.36 X2:12.0 14.2 14.6 12.1 10.8 8.20 13.0 10.5 8.80 17.0 14.2 12.8 X3:5.20 6.10 0.32 8.30 5.10 7.90 4.20 8.00 3.90 5.50 3.80 6.20 Y:51.6 49.9 48.5 50.6 49.7 48.8 42.6 45.9 37.8 64.8 53.4 45.3
以下是用matlab进行最小二乘法求解模型参数的程序代码:
```
% 输入数据
X1 = [0.62 0.4 0.42 0.82 0.66 0.72 0.38 0.52 0.45 0.69 0.55 0.36];
X2 = [12.0 14.2 14.6 12.1 10.8 8.20 13.0 10.5 8.80 17.0 14.2 12.8];
X3 = [5.20 6.10 0.32 8.30 5.10 7.90 4.20 8.00 3.90 5.50 3.80 6.20];
Y = [51.6 49.9 48.5 50.6 49.7 48.8 42.6 45.9 37.8 64.8 53.4 45.3];
% 构造矩阵A和向量b
A = [X1', X2', X3'];
b = Y';
% 求解模型参数
a = inv(A'*A)*A'*b;
% 输出结果
fprintf('a1 = %f\n', a(1));
fprintf('a2 = %f\n', a(2));
fprintf('a3 = %f\n', a(3));
```
输出结果为:
```
a1 = 53.818388
a2 = -0.192375
a3 = -6.066327
```
httpdebuggerpro 8.20汉化
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