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用Matlab,回归分析yd=[95 85 96]'; xa=[95 94 89]'; xb=[82 85 71]'; xc=[72 90 77]'; x=[ones(3,1),xa,xb,xc]; [b,bint,r,rint,stats]=regress(yd,x,0。05); b stats 以上是程序,你找个电脑黏贴运行下就可以了。注意那十六个数据构成的四个矩阵后面都有个',表示转置,可不能漏了哦。运行结果应该是:b=xxxxxxxxxxxxxxxx这四个数分别记为b[0],b[1],b[2],b[3]那么 其中yd关于xa,xb,xc的线性方程就是:yd=b[0]+b[1]*xa+b[2]*xb+b[3]*xcstats= xxxx xxxx xxxx(有的Matlab可能会输出四个来),第一个为R^2,要尽可能的趋向1(其中R是相关系数);第二个为F统计量值,应该尽可能的大;第三个为与统计量F对应的概率p,应该尽可能的趋向0;以上三个都符合要求的话,就说明回归有效。。我电脑前面重装了次系统,现在也没装Matlab了,结果我暂时没法运行,所以你自己去运行了。但程序是不会错的,因为我以前就搞过这个
最新回答共有2条回答
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2026-04-09 02:59:38哭泣的小天鹅
回复用Matlab,回归分析yd=[95 85 96]'; xa=[95 94 89]'; xb=[82 85 71]'; xc=[72 90 77]'; x=[ones(3,1),xa,xb,xc]; [b,bint,r,rint,stats]=regress(yd,x,0。05); b stats 以上是程序,你找个电脑黏贴运行下就可以了。注意那十六个数据构成的四个矩阵后面都有个',表示转置,可不能漏了哦。运行结果应该是:b=xxxxxxxxxxxxxxxx这四个数分别记为b[0],b[1],b[2],b[3]那么 其中yd关于xa,xb,xc的线性方程就是:yd=b[0]+b[1]*xa+b[2]*xb+b[3]*xcstats= xxxx xxxx xxxx(有的Matlab可能会输出四个来),第一个为R^2,要尽可能的趋向1(其中R是相关系数);第二个为F统计量值,应该尽可能的大;第三个为与统计量F对应的概率p,应该尽可能的趋向0;以上三个都符合要求的话,就说明回归有效。。我电脑前面重装了次系统,现在也没装Matlab了,结果我暂时没法运行,所以你自己去运行了。但程序是不会错的,因为我以前就搞过这个
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