MATLAB多元回归方程拟合度

这下通了,都是小问题：x1=[100101.9108.2104.01102.6103.6];x2=[174162.6233.8257322.4373.1];y=[88.9283.791.13127.2

x1=[10198.498.898.598.698.298.899.299.5100.6101.9101.5102.7102.4102.8103.1102.9103.3103.5103.6104.41

哥们自己看吧,我没耐心,你有时间就琢磨一下吧!

egress这个也是

x1=[1.51.5222.52.52.52.53333];x2=[0.050.10.150.20.050.10.150.20.050.10.150.2];y=[10.990.980.970.980.

x1=[7.53237.92628.28338.54208.7702]';x2=[117.2117.4117.7118.3118.6]';x3=[2.9503.3005.2706.5257.470]'

程序是A=[0000004500084005000482610055001444340060003557600065091536940007002077241000007511143095691000

推荐你使用一个函数nlinfit,我简单给你介绍一下使用方法,以你的模型2为例：第一步：你需要建立一个function文件,名字随便,这里我们命名为"hougen",在这个文件内,你要把模型二描述清楚

用regress线性拟合就行首先将数据表示为列向量>>y=y';>>x1=x1';>>x2=x2';>>x3=x3';然后形成拟合矩阵X=[ones(size(x1))x1x2x3];最后求解线性拟合

试一下：functiony=fun_009(a,x)x1=x(1,:);x2=x(2,:);x3=x(3,:);x4=x(4,:);x5=x(5,:);y=a(1)+a(2)*x1+a(3)*x2+a

怎么x1和x2只有8个元素,而x3和y有10个元素?

拟合函数的输入有两个参数,第一个应该是你要拟合的参数,对应于这里a第二个是输入的自变量,对应于这里的x多维的可以用多列数据,注意行数和y相同还要注意,函数式里向量间的*,\,^,要用.*,.\,.^x

y=[320320160710320320320160710320];x1=[2.31.71.31.71.71.611.71.71.7];x2=[2.31.71.71.61.71.711.71.71.

y=[320320160710320320320160710320];x1=[2.31.71.31.71.71.611.71.71.7];x2=[2.31.71.71.61.71.711.71.71.

已知x1={1040201040401029001033109585598998104174998249770810013396785}x2={31.20631.21330.8730.99428.75

a=[320320160710320320320];f=[0.180.180.180.180.090.360.18];v=[2.31.71.71.71.71.71];F=[38.829.2326.53

http://hi.baidu.com/zhangkai1201/blog/item/c2bf22039bf73983d53f7c64.html

当然喽,调整后的Rde^2是可以反映出df的.

可运行代码见附件.再问：大神，为什么你使用clearall;closeall，为什么大多数此类代码都是x=[ones(34,1),x1,x2];，而你给我发的代码确是x=[ones(1,34);x1;

functionzd487022570x1=[0.25,0.278,0.3125,0.357,0.4167,0.3,0.3333,0.375,0.7286,0.5];x2=[0,0.1111,0.12