Matlab多变量二次多项式拟合VIP免费

X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 Y1 Y2 Y3 Y 总 0.6 0 0.5 0.7 6 12 1.6 0.16 19.48 30 36 85.48 0.6 0.3 0.9 1.1 0 8 1.2 0.16 4.69 14.79 27 46.48 0.6 0.6 1.3 0.3 6 14 0.8 0.12 4.55 1.44 36 41.99 0.6 0.9 0.1 0.7 0 10 0.8 0.12 7.77 2.41 33 43.18 1 0 0.5 1.5 6 14 0.4 0.08 26.32 2.74 37 66.06 1 0.3 1.3 0.3 0 12 1.6 0.08 3.49 10.81 28 42.3 1 0.6 0.1 0.7 6 8 1.6 0.04 3.92 3.84 28 35.76 1 0.9 0.5 1.5 0 12 1.2 0.04 16.67 9 36 61.67 1.4 0 0.9 0.3 9 10 0.8 0.16 3.66 3.52 31 38.18 1.4 0.3 1.3 0.7 3 14 0.4 0.16 5.77 11.69 35 52.46 1.4 0.6 0.1 1.5 9 10 0.4 0.12 20.55 4.34 37 61.89 1.4 0.9 0.9 0.3 3 8 1.6 0.12 3.85 3.35 32 39.2 1.8 0 1.3 1.1 9 12 1.2 0.08 6 15.72 37 58.72 1.8 0.3 0.1 1.5 3 8 1.2 0.08 30 1.4 35 66.4 1.8 0.6 0.5 0.7 9 14 0.8 0.04 14.02 14.38 38 66.4 1.8 0.9 0.9 1.1 3 10 0.4 0.04 3.33 15.32 38 56.65 一、对 Y 总做线性多项式拟合：0112288......Ybb Xb Xb X 设置显著性水平为 0.05，拟合得到： B=[ 0b ,1b ,………., 8b ]= [-60.0349 12.5809 2.2002 -12.9863 20.4145 0.0266 5.1430 17.2416 151.6779] 对应的置信区间为： -161.4058 41.3359 -7.5870 32.7488 -25.5706 29.9709 -33.5089 7.5362 -0.3096 41.1386 -2.5989 2.6520 0.9830 9.3030 -3.2810 37.7642 -64.0209 367.3767 r2= 0.7454 (越接近于 1，回归效果越显著)，F= 2.5616， p= 0.1163，（p>0.05, 可知回归模型不成立）。 残差图如下： 从残差图可以看出，除第一个数据和最后一个数据的残差离零点均较远，说明这两个数据可视为异常点，去掉这两个数据之后再做拟合得到： B=[ 0b ,1b ,………., 8b ]= [-478.8 15.7 1.8 -85.3 43 2.8 24.7 135.3 1131.9] 对应的置信区间为： -1048.7 91.1 7.5 23.9 -8 11.6 -183.5 12.8 10.5 75.5 -1.1 6.7 -2 51.4 -25.8 296.4 -206.7 2470.4 r2= 0.9690 (越接近于1，回归效果越显著)，F= 19.5530， p= 0.0023，（p<0.05, 可知回归模型成立）。 残差图如下： 从残...