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matlab逐步回归法分析,spss逐步回归法结果分析

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关于matlab，如何用matlab，解方程？谁知道没有楼上那么复杂？只要把问题改写成一个*xb的情况 ， 然后告诉matlabA和B是什么 ， matlab就可以解出x .急:可以尝试任何和所有关于Matlab的函数 。当数组中的任何一项不为0时 ， any为true；当数组中的所有项都不为0时 ， all为true 。

1、均匀设计实验的方程 回归--急急急!!!?你的数据有多少个因子和级别？一般来说，只要包含两个或两个以上的因素，就要逐步采用二项式回归 。但如果需要严格的参数估计，要确保下面的关系是n>1 m(m 3)/2，其中n是实验次数，m是要考察的因素个数 。可以用SPSS或者matlab试试 。如果是matlab，可以用下面的函数来r tool(X，二次)；他会根据你的x和y数据做二项式拟合 。

2、响应面二次多项 回归模型如何求最大值quadratic回归model和optimal 回归 model有时是多重线性回归 model (4-12)不能反映实际情况，即on 回归 1234566 。这时就意味着原来的假设(即因变量与其各自变量呈线性关系的假设不成立)需要在回归模型中引入其他项，而二次回归模型可以弥补这一不足 。如果有m个因子x1，… ， Xm，那么二次型回归模型为其中β0，{β 1}，{β II}和{β ij}为回归系数(I，j = 1，2，…，m)，个数为 。

如果回归系数的估计值是可能的 ， 必要条件是n > 1 m (m 3)/2 。当m较大时，通常不满足这个必要条件 。因此，需要从公式(4-20)中选择贡献显著的项，删除不重要的项 。当我们遇到实际问题时，需要考虑高阶项，比如XiXjXk ， 等等 。这时，如何通过自变量的筛选，提高回归方程的显著性，找到最优的回归方程，是人们关心的问题 。什么是最优回归方程？理论上没有明确的标准 。

3、 matlabstepwise问题高手解答下!1 .截距是回归方程2的常数项.平方是回归模型的决策系数，即拟合度，等于1 。3.f是显著性检验的统计量，大于fa(查找表)解释 。

4、关于 matlab,如何简化拟合的函数模型可以用这个拟合函数fx1@(beta，x)beta(1)*(x1) 。^2.*(x2) 。^2 beta(2)*(x3).^2.*(x4) 。^2 beta(3)*(x1).^2.*x(3) 。^2 beta(4)*(x2).^2.*x(4) 。^2 beta(5)*(x1).*(x2) ...beta(6)*(x2) 。*(x3) beta(7)*(x3) 。*(x4) beta(8)*(x4) 。*(x1)；R_square0的相关系数%比您的拟合函数高0.0212 。
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5、怎么用 matlab解方程啊?有谁知道没有楼上那么复杂 。只要把问题改写成一个*xb的情况，然后告诉matlabA和B是什么 ， matlab就可以解出x了，比如下面这个例子 。求以下联立方程的解3x 4y 7 z 12 w 45 x7y 4Z 2W3x 8z5w 96 x 5Y2Z 10 w8解法是把问题写成A*xb的形式 。比如解方程5x 4z 2t3xy 2z t14x y2z1x y z t0程序:Ssolve(5*x 4*z 2*t3  ， 

6、急:关于Matlab的问题可以尝试any和all的函数，其中数组中任意一项不为0时为真，数组中所有项不为0时为all 。Whileany(c(:)d(:))...end使用(:)的目的是将矩阵展开成一维数值，然后进行计算 。否则如果c和d是二维矩阵，any的结果就是一维数组，如果再用any ， 多维数组就更any了 。使用(:)后，无论多少维展开成一维，any的结果都是数值 。
7、急求 matlab高手,多元 回归编程求解系数矩阵拟合函数系数矩阵的不仅是模型 ， 还有具体的数值 。按以下形式组织数据:%%简介%%你的变量是10个，但方程只有7个，效果可能更差，%%神经网络，当我还没有接触到%%%%%%%%%% 2 .把自变量和因变量放到各自的位置，然后点击统计；；3.在此对话框中，有一个多重共线性诊断选项 。如图所示 ， 选中它，然后单击继续按钮返回主对话框，4.点击确定按钮，开始输出诊断结果 。保留重要的解释变量，去掉次要的或替代的解释变量 。

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