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[求助]
求助 用matlab拟合三元线性回归方程及分析
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用matlab拟合三元线性回归方程，我自己弄了一个如下 x1=[23.00 23.00 23.00 23.00 23.00 28.00 28.00 28.00 28.00 28.00]'; x2=[0.30 0.30 0.30 0.30 0.30 0.10 0.10 0.10 0.10 0.10]'; x3=[0.00 0.69 1.09 1.38 1.61 0.00 0.69 1.09 1.38 1.61]'; y=[-0.91 -0.35 -0.05 0.15 0.29 -0.58 -0.04 0.23 0.41 0.54]; x=[ones(10,1) x1 x2 x3]; >> [b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x); ??? Error using ==> or Matrix dimensions must agree. Error in ==> regress at 70 wasnan = (isnan(y) | any(isnan(X),2)); >> b,bint,stats,rcoplot(r,rint) b = 0 -0.0115 -1.7878 0.6751 bint = 0 0 -0.0168 -0.0062 -2.2782 -1.2973 0.5701 0.7800 stats = 0.9747 134.6812 0.0000 0.0059 问题： 1.我编写的程序对吗？ 2.输入程序中，总是会出现warning的那段文字，不知道怎么修改？ |
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2楼2012-07-11 09:50:45
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请问y写成列向量后又出现问题了，这是怎么回事啊？？ >> x1=[23.00 23.00 23.00 23.00 23.00 28.00 28.00 28.00 28.00 28.00]'; x2=[0.30 0.30 0.30 0.30 0.30 0.10 0.10 0.10 0.10 0.10]'; x3=[0.00 0.69 1.09 1.38 1.61 0.00 0.69 1.09 1.38 1.61]'; >> y=[-0.91 -0.35 -0.05 0.15 0.29 -0.58 -0.04 0.23 0.41 0.54]; >> x=[ones(10,1) x1 x2 x3]; >> [b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x); Warning: X is rank deficient to within machine precision. > In regress at 82 >> b,bint,stats,rcoplot(r,rint) |
3楼2012-07-11 10:17:45
【答案】应助回帖
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臭水沟: 金币+2, 谢谢交流~~ 2012-07-11 12:12:08
臭水沟: 金币+2, 谢谢交流~~ 2012-07-11 12:12:08
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Most likely you have too many predictor variables, and too few observations. As an alaogy, imagine trying to fit a cubic polynomial regression with only two observations. REGRESS will make a choise about which coefficients to set to zero, but it can't possibly know what you really want. 变量太多，你可以试一下，分别使用x(:,1:2), x(:,1:3), x(:,2:3)算一下，使用3列时总会出现一个b=0。 |
4楼2012-07-11 10:38:00
5楼2012-07-11 11:29:51
6楼2012-07-11 11:51:47
7楼2012-07-11 12:33:46
8楼2012-09-28 20:31:01
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本帖内容被屏蔽 |
9楼2013-05-14 13:15:22
singingp
金虫 (小有名气)
- 应助: 2 (幼儿园)
- 金币: 1043.6
- 散金: 100
- 红花: 1
- 帖子: 124
- 在线: 58.1小时
- 虫号: 2135793
- 注册: 2012-11-19
- 性别: GG
- 专业: 流体力学
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迭代数: 33 计算用时(时:分:秒:微秒): 00:00:00:241 优化算法: 麦夸特法(Levenberg-Marquardt) + 通用全局优化法 计算结束原因: 达到收敛判断标准 均方差(RMSE): 0.0274286872091944 残差平方和(SSE): 0.00752332882019822 相关系数(R): 0.998018933040592 相关系数之平方(R^2): 0.996041790707481 决定系数(DC): 0.996041790707481 卡方系数(Chi-Square): -0.0155244265746169 F统计(F-Statistic): 2013.11596653563 参数 最佳估算 ---------- ------------- a -37.3038021226221 b -934.025053065556 c 0.724150995543315 d 1137.33012469023 ====== 结果输出 ===== No 实测值y 计算值y 1 -0.91 -0.8648400 2 -0.35 -0.3651759 3 -0.05 -0.0755155 4 0.15 0.1344883 5 0.29 0.3010431 6 -0.58 -0.5788400 7 -0.04 -0.0791759 8 0.23 0.2104845 9 0.41 0.4204883 10 0.54 0.5870431 |
10楼2015-04-28 12:12:09