数学建模：回归分析—

matlab中regress 函数

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结果

附录

1、数据文本：data1_1

0 68 110 121 23 111
100 37 66 110 12 169
50 46 87 117 16 155
25 62 99 120 19 122
12.5 66 102 118 20 112
0 65 110 120 24 115
100 35 64 109 11 172
50 46 87 118 16 153
25 60 99 120 19 126
12.5 64 101 118 20 115

2、代码（Matlab）

clear all; clc   %清空命令行窗口
load data1_1.txt
y=data1_1(:,1);%浓度
x1=data1_1(:,2);%b
x2=data1_1(:,3);%g
x3=data1_1(:,4);%r
x4=data1_1(:,5);%h
x5=data1_1(:,6); %sX=[ones(length(y),1),x1,x2,x3,x4,x5];%第一列——> 1
Y=y;[b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X);
%regress函数：用于线性回归，一元以及多元分析
% b 回归系数
% bint 回归系数的区间估计
% stats 检验回归模型的统计量：判定系数+ F统计量观测值 + 检验的p值 + 误差方差 的估计
% r 残差值
% rint 置信区间rcoplot(r,rint) %绘制残差分析图
title('组胺线性回归的残差图')
format long %有效数字16位

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