主函式:
%單引號表示轉置
x1=[
1.11
1.21.1
0.9]';
x2=[22
1.81.9
2.1]';
x3=[
3.23.2
32.9
2.9]';y=[
10.1
10.2
1010.1
10]';x=
[x1,x2,x3]
;beta0=[1
,1,1
];%x代表自變數輸入,u代表因變數輸入,myfun為函式形式
%beta0是係數向量,不知道目的,可設定為[1,
1,1]
%beta即為最終引數結果
[beta,r]
=nlinfit(x
,y,'myfun'
,beta0)
;beta
myfun函式:
%主要表示函式形式,beta作為引數向量,x作為自變數
function y=
myfun
(beta,x)
y=beta(1
)*x(
:,1)
+beta(2
)*x(
:,2)
+beta(3
)*x(
:,3)
.^2;
參考部落格: MATLAB實現多元線性回歸
function b,bint,r,rint,stats multiple linear regression x,y,alpha multiple linear regression 多元線性回歸 對於輸入資料 必須是去除量綱之後的資料 進行多元線性回歸處理 輸入變數 x 由自變數組成的矩陣 第一...
matlab一元非線性回歸
現實應用除了線性方程之外,就是非線性方程了,作為最常用的一元非線性函式的代表,首先介紹的就是對數方程的解法 百貨商店銷售額與流通費率存在著非線性關係,試求出方程 百貨商店銷售額與流通費率 x 1.5,4.5,7.5,10.5,13.5,16.5,19.5,22.5,25.5 y 7.0,4.8,3....
day 13 python庫實現簡單非線性回歸應用
在引入問題前,我們先複習下數學裡面關於概率的基本概念 概率 對一件事發生的可能性衡量 範圍 0 p 1 計算方法 根據個人置信區間 根據歷史資料 根據模擬資料。條件概率 b發生的條件下,a發生的概率 處理二值資料時,如果一直8個測試資料集為如下所示,我們利用線性回歸方程,建立回歸方程曲線,圖形顯示,...