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北京石油化工学院2026年研究生招生接收调剂公告
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liuyu0710

金虫 (小有名气)

[交流] 【求助】回归拟合多元二次方程 已有4人参与

我的实验是球面对称设计后,对数据进行回归拟合,数据如下:

        x1        x2        x3        y1        y2
1        18.45        0.17        1.85        109.6        18
2        41        0.17        1.85        128.4        38.04
3        18.45        0.48        1.85        98.7        43.05
4        41.55        0.48        1.85        124.6        55.71
5        18.45        0.17        4.15        129.6        22.61
6        41.55        0.17        4.15        128.8        49
7        18.45        0.48        4.15        103.2        60.19
8        41.55        0.48        4.15        141.7        78.71
9        10        0.33        3        105.8        57.66
10        50        0.33        3        196.1        64.53
11        30        0.05        3        102.3        30.5
12        30        0.6        3        119.5        50.23
13        30        0.33        1        118        65.02
14        30        0.33        5        121.3        82.77
15        30        0.33        3        130        87


目标是拟合成三元二次方程,具体形式如下:

y1=b0+b1x1+b2x2+b3x3+b11x1^2+b12x1x2+b13x1x3+b22x2^2+b23x2x3+b33x3^2
y2=.............
通过拟合得到b0,b1,b2,b3,b11等常数的值

要求y1>100 y2>80%,解不等式求出x1,x2,x3, 并找出最适合的解。

手里面有SPSS,lingo和statistica,哪种软件更合适些?具体怎么操作?
最好能给个模板,谢谢各位了,

我的邮箱liuyu0710@163.com
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fengniao2011

新虫 (初入文坛)


小木虫: 金币+0.5, 给个红包,谢谢回帖
引用回帖:
4楼: Originally posted by qiruiyun at 2010-07-31 08:24:23
我用mathematica写了个代码
cc = Import;
y1 = Table[Delete[cc, {i, Length}];
y2 = Table[Delete[cc, {i, Length}];
fitY1 = Fit
fitY2 = Fit
结果为:
y1=79.7916 - 1.98694 x1 + 0.0439335 x1^2 + 90.77 ...

您好  在matlab中怎么编写 基于MLS拟合响应曲面的程序啊  求教
6楼2014-07-02 09:43:24
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查看全部 7 个回答

dzl723

金虫 (正式写手)

liuyu0710(金币+5): 2010-08-05 19:39:40
用SAS吧,模板暂时找不到了,我再找找,找到了给你发过去
2楼2010-07-31 01:03:56
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mrzouhao

木虫之王 (文坛精英)

liuyu0710(金币+3): 2010-08-05 19:39:31
statistica处理实验是球面对称设计更合适,软件在小木虫上搜,不难用~~
3楼2010-07-31 07:46:57
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qiruiyun

木虫 (正式写手)

liuyu0710(金币+5): 2010-08-05 19:39:08
我用mathematica写了个代码
cc = Import["d:\\xmc.txt", "Table"];
y1 = Table[Delete[cc[], 5], {i, Length[cc]}];
y2 = Table[Delete[cc[], 4], {i, Length[cc]}];
fitY1 = Fit[
  y1, {1, x1, x2, x3, x1^2, x1 x2, x1 x3, x2^2, x2 x3, x3^2}, {x1, x2,
    x3}]
fitY2 = Fit[
  y2, {1, x1, x2, x3, x1^2, x1 x2, x1 x3, x2^2, x2 x3, x3^2}, {x1, x2,
    x3}]
结果为:
y1=79.7916 - 1.98694 x1 + 0.0439335 x1^2 + 90.7723 x2 + 3.26941 x1 x2 -
295.394 x2^2 + 25.4082 x3 - 0.0779321 x1 x3 + 1.30797 x2 x3 -
3.43553 x3^2
y2=-143.898 + 5.43815 x1 - 0.0813438 x1^2 + 502.35 x2 - 1.10043 x1 x2 -
696.748 x2^2 + 26.1101 x3 + 0.118026 x1 x3 + 16.5905 x2 x3 -
4.94622 x3^2
你参考一下吧。
4楼2010-07-31 08:24:23
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