Matlab多元非线性回归（nlinfit 函数）

在matlab中常使用 nlinfit函数进行多元非线性回归。

1. 基本语法

语法	参数说明
beta = nlinfit(X, Y, modelfun, beta0)	X -> 预测变量 Y -> 响应值 modelfun -> 指定的模型 beta0 -> 参数初始值
beta = nlinfit(X, Y, modelfun, beta0, options)	options -> 评估算法的选择，默认为缺省，详见 options参考内容
beta = nlinfit(___, Name, Value)	指定可选的逗号分隔的名称、值参数对。 Name是参数名，Value是对应的值，参数名必须出现在引号内。可以以任何顺序指定几个名称和值对参数，如Name1, Value1, …, NameN, ValueN。例如：‘ErrorModel’, ‘proportional’, ‘ErrorParameters’, 0.5…
[beta, R, J, CovB, MSE, ErrorModelInfo] = nlinfit(___)	R -> 残差 J -> 雅可比矩阵 CovB -> 估计方差-协方差矩阵 MSE -> 均方差 ErrorModelInfo -> 误差模型拟合信息

2. 示例

X = 1 : 10;
Y = [0 4 8 17 29 34 54 62 80 99];
mymodel = inline('beta(1) * X .^ beta(2)', 'beta', 'X');
beta0 = [1, 2];
beta = nlinfit(X, Y, mymodel, beta0);

输出结果： beta = 1.203177103441870 1.913267782105321

X = 1 : 10;
Y = [0 4 8 17 29 34 54 62 80 99];
mymodel = inline('beta(1) * X .^ beta(2)', 'beta', 'X');
beta0 = [1, 2];
[beta, R, J, CovB, MSE, ErrorModelInfo] = nlinfit(X, Y, mymodel, beta0);

输出结果：

beta =1.203177103441870   1.913267782105321R =-1.203177103441870-0.531902426953979-1.844423386925135-0.0699222489182352.839481428235956-3.0801323525385844.200106803860550-2.295789744078874-0.5473039204330090.463452664946701J =1.0e+02 *0.009999999999931                   00.037666127981753   0.0314128817326510.081820231121898   0.1081527371299800.141873719717092   0.2366412749099030.217428643531115   0.4210412337556970.308185129687587   0.6643936796183340.413903226770619   0.9690720939237120.534383368398917   1.3370094504897270.669455022058049   1.7698276530024970.818969511416963   2.268918061872248CovB =0.036203997364694  -0.013926635931111-0.013926635931111   0.005406465988118MSE =5.764136230306152ErrorModelInfo = ErrorModel: 'constant'ErrorParameters: 2.400861560004273ErrorVariance: @(x)mse*ones(size(x,1),1)MSE: 5.764136230306152ScheffeSimPred: 3WeightFunction: 0FixedWeights: 0RobustWeightFunction: 0

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友情链接: (1)使用MATLAB进行多元非线性回归--nlinfit函数的使用 https://blog.csdn.net/zhangyugebb/article/details/84770303 ...

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