Matlab多变量二次多项式拟合.doc

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1、X1X2X3X4X5X6X7X8Y1Y2Y3Y总0.600.50.76121.60.1619.48303685.480.60.30.91.1081.20.164.6914.792746.480.60.61.30.36140.80.124.551.443641.990.60.90.10.70100.80.127.772.413343.18100.51.56140.40.0826.322.743766.0610.31.30.30121.60.083.4910.812842.310.60.10.7681.60.043.923.842835.7610.90.51.50121.20.0416.67936

2、61.671.400.90.39100.80.163.663.523138.181.40.31.30.73140.40.165.7711.693552.461.40.60.11.59100.40.1220.554.343761.891.40.90.90.3381.60.123.853.353239.21.801.31.19121.20.08615.723758.721.80.30.11.5381.20.08301.43566.41.80.60.50.79140.80.0414.0214.383866.41.80.90.91.13100.40.043.3315.323856.65、对Y总做线性多

3、项式拟合: Y =b0 b1X1 b2X2b8X8设置显著性水平为0.05,拟合得到:B= bo , bi ,:;b8 = -60.034912.58092.2002-12.986320.41450.02665.143017.2416151.6779对应的置信区间为:-161.405841.3359-7.587032.7488-25.570629.9709-33.50897.5362-0.309641.1386-2.59892.65200.98309.3030-3.281037.7642-64.02092r = 0.7454型不成立)。 残差图如下:367.3767(越接近于1,回归效果越显著

4、),F- 2.5616 , p- 0.1163, (p0.05,可知回归模Residual Case Order Plot2015105*5-1D-15122414166 8 10Case Number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= bo,bi ,:;b8 = -478.815.71.8-85.3432.8 24.7135.31131.9对应的置信区间为:-1048.791.17.523.9-811.6-183.512.810.575.5-1.16.7-251.4-25.8296.4-206.72

5、470.42r = 0.9690(越接近于1,回归效果越显著),F= 19.5530,型成立)。p= 0.0023, ( p皿IX预测值与实测值的比较:Y总预测值Y总实测值相对误差78.079385.48-8.66%46.577546.480.21%39.187141.99-6.68%45.166843.184.60%76.930366.0616.46%41.626142.3-1.59%37.3435.764.42%62.083861.670.67%43.019538.1812.68%49.928452.46-4.83%58.758161.89-5.06%46.627439.218.95%58.097458.72-1.06%63.380566.4-4.55%64.367566.4-3.06%53.122756.65-6.23%最优解:使 Y 总取最大值的 X 为:X= X1, X 2 X8=1.8, 0.0, 0.1, 1.5, 9.0, 14.0, 1.6, 0.04此时Y总的预测值为:175.04

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