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古道西風(fēng)11新蟲 (初入文壇)
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[求助]
求助 用matlab擬合三元線性回歸方程及分析
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用matlab擬合三元線性回歸方程，我自己弄了一個(gè)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 問題： 1.我編寫的程序?qū)幔?br /> 2.輸入程序中，總是會出現(xiàn)warning的那段文字，不知道怎么修改？ |
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2樓2012-07-11 09:50:45
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請問y寫成列向量后又出現(xiàn)問題了，這是怎么回事啊？？ >> 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樓2012-07-11 10:17:45
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臭水溝: 金幣+2, 謝謝交流~~ 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. 變量太多，你可以試一下，分別使用x(:,1:2), x(:,1:3), x(:,2:3)算一下，使用3列時(shí)總會出現(xiàn)一個(gè)b=0。 |
4樓2012-07-11 10:38:00
古道西風(fēng)11
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5樓2012-07-11 11:29:51
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古道西風(fēng)11: 金幣+10, ★★★很有幫助, 解決了問題 2012-07-11 12:33:22
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古道西風(fēng)11: 金幣+10, ★★★很有幫助, 解決了問題 2012-07-11 12:33:22
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上面那樣的就可以了。問題是你的x的第2列和第3列，也就是x1和x2在回歸計(jì)算時(shí)有問題，所以matlab默認(rèn)把常數(shù)項(xiàng)b(1)為零。 你可以把x1改成另外的一系列數(shù)試試，或者把x1刪掉，或者再做多組(x1,x2,x3,y)的數(shù)據(jù)用作回歸。 |
6樓2012-07-11 11:51:47
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8樓2012-09-28 20:31:01
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9樓2013-05-14 13:15:22
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10樓2015-04-28 12:12:09
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