【精品】汽车测试基础-实验报告

1、1、实验目的1.1 一元线性回归方程的求解。1.2回归直线的显著性检验2、实验设备、仪器及材料2. 1cpupiii1000hz,内存 64mb ram, 1g 硬盘空间计算机;2. 2 安装 visual basic 6.0；3、实验内容3.1实验方案设计与选择山于数据少，课件爱那个数据保存在两个数组中，然后利用循环语句，対应数据在自定义用户处标系 上进行描点，连线，进行分析。针对实验要求的线性回归，也可利用循环结构，对数组小保存的数据进行累加操作，得到计算线性回 归方程的系数，并依此画出拟合直线。3. 2实验原理及实验步骤实验原理：利川vb面对对彖，语法简单，结构易学，运行速度快的特点，根

2、据最小二乘法公式，对数 据进行循环处理。然后利用vb中的画线函数，绘制拟合直线。山于线性回归过程简单，变量类型均为局部 变量。实验步骤：2、3、观察英是否近似为直线关系，如果是，则利用一元线性回归分析进行直线拟合，y = a+bx； 利用最小二乘法，计算a, b参数：n_nnn工3-力（乂力石乞啞ab= 1=1心n77n n工宀胁）x=1:=11、 在vb程序中，将原始数据用二维xy图绘制出來;x1381013151720y7.510. 114.817.520.222.425. 127.6a = ybx4、在图中适当位置，标出拟合后的直线方程；5、采用相关系数检验进行回归直线的显著性检验r1

3、1=13. 3实验记录（核心代码及调试过程） 描点的按钮代码如下：pr i vate sub command1_cii ck()dim x1 as single, y1 as singledim x as var iant, y as var iantx 二 array(1, 3, 8, 10, 13, 15, 17, 20)y = array (7. 5, 10. 1, 14.& 17.5, 20.2f 22.4, 25.1, 27.6)picturel. scale (t, 30)-(35, -1)picturel. line (0, 29)-(0, -1)picturel.lin

4、e (34, 0)-(-1, 0)for i = 1 to 8x1 二 x(i)y1 = y (i)picturel. circle (x1, y1), 0. 2, vbrednext iend sub按下描点按钮后运行结果如图:foral描点一元线性回归结束一元线性回归按钮的代码如下：private sub command2_ciick()dim x as var iant, y as var iantx = arrayd, 3, 8, 10, 13, 15, 17, 20)y = array (7. 5, 10. 1, 14. & 17.5, 20. 2, 22.4, 25. 1,

5、 27.6)for i = 1 to 8ml = ml + x (i) * y (i) m2 = m2 + x (i): m3 = m3 + y (i)m4 = m4 + x (i) * x (i)m5 = m5 + y(i) * y(i)next ibl = (ml - m2 * m3 / 8): b2 = m4 - m2 * m2 / 8: b3 = m5 - m3 * m3 / 8 b = b1 / b2a = m3/8-b*m2/8r = b * sqr (b2 / b3)textl.text 二text2.text 二text3. text =for i = 0 tox1 二 ia二

6、 & a b二 & b r二 & r20 step 0. 01y1 二 a + b * x1picturel. pset (x1, y1)next ipicturel.print "y二bx+a"end sub按下一元线性回归按钮运行结果如图:4、实验总结4.1实验结果分析及问题讨论上面4、b参数的计算公式是怎么得出的？ey-(a+z?xz) =min1=1其计算公式的原理来自于最小二乘法，在谋養理论屮最小二乘法徳基本含义是：在具有等楮度的多次 测虽中，求垠可信值时，是当各测虽值的偏差平方和为瑕小时所得的值。木实验的数据近似为直线方程，即为那么求解线

7、性回归系数8 b有如下公式a = y-bxb/ lxx而式屮的各项参数均能通过数据求得，具体计算公式如下：02”lxx =左 g - x)lxy =艺 3 - x)(” 一 y)/ivb代码中就是通过计算上述的4个参数，然后代入到a b的计算公式中，最后得到a和b4. 2实验总结心得体会本次试验运用了 vb编程语言，而对汽车测试系统中所讲到的误差分析进行了线性回归处理。通过上机 实验，我深入的学习了误差理论，误差处理，线性回归分析。巩固了课堂知识，印象深刻。1、实验目的1.1异常数据的取舍1.2 元非线性回归方程的求解。2、实验设备、仪器及材料2. 1 cpupiii1000hz,内存 64m

8、b ram, 1g 硬盘空间计算机;2. 2 安装 visual basic 6.0；3、实验内容3.1实验方案设计与选择第一步由丁数据量少，可将数据保存在两个数组中，然后利用循环语句，对应数据在自定义用户坐标 上进行描点，连线。第二步对图形进行初步分析和经验公式的判断。第三步确定经验公式类型以示，将已确定的函数类型变换坐标，是曲线方程变为宜线方程。第四步根据变换后的直线方程，采用最小二乘法确定直线方程小的未知量。第五步求得自线方程的未知最后，将该玄线方程反变换为原先的曲线方程。第六步 根据得到的illi线方程式，在vb中运用循坏语句进行画图。3. 2实验原理及实验步骤1.在vb程序中，将原始

9、数据用二维xy图绘制出来;x1113151820232528303235y453430262320.223191817.6152. 观察数据iw线，是否有异常数据？如有，按照相关准则，进行取舍。3. 去掉异常数据，观察曲线类型，利用非线性曲线一胃线的方法，再利用一元线性回归分析进行玄 线拟合，最示得到曲线方程。4. 在图中适当位置，标出拟合后的illi线方程；3. 3实验记录描点的按钮代码如下：pr i vate sub command1_ci i ck 0dim x1 as single,y1 as singledim x as var i ant.as var i antarray(11,

10、 13,15, 1& 20, 23, 25, 2& 30, 32, 35)y = array (45, 34,30, 26, 23, 20.2, 23, 19, 1& 17.6. 15)picture!. scale (t. 60)-(60, t)picturel. line (0r 60)-(0, t)picturel.line (60, 0)-(t, 0)for i = 1 to 11x1 二 x(i)yl = y (i)picturel. ci rcle (x1, y1), 0.3, vbrednext iend sub按下描点按钮后运行结果如图:去点按钮的代码如

11、下：pr i vate sub command2_cii ck()p i cturel.cisdim x1 as single, y1 as singledim x as var iant, y as var iantx = array(11, 13, 15, 1& 20, 23, 2& 30, 32, 35)y = array (45, 34. 30, 26, 23, 20.2, 19, 1& 17.6, 15)p i cturel. sea i e (-1, 60) - (60, -1)picturel. line (0, 60)-(0, -1)picturel.

12、line (60r 0)-(t, 0)for i = 1 to 10x1 = x(i)y1 二 y(i)picturel. ci rcle (x1, y1), 0. 3, vbrednext iend sub按下去点按钮后运行结果如下图所示：一元非线性回归按钮的代码如下:pr i vate sub command3 cl ick ()dimx as var i ant, y as var i antx=array(11, 13, 15, 1& 20, 23, 2& 30, 32, 35)y二 array(45, 34, 30, 26, 23, 20.2, 19. 1&

13、17.6, 15)for i = 1 to 10ml 二ml + x (i) * (1 / y (i)m2 =m2 + x (i) : m3 = m3 + (1 / y (i)m4 二m4 + x (i) * x (i)m5 二m5 + (1 / y(i) * (1 / y(i)next ib1 = (ml-m2 * m3 / 10) : b2 = m4 - m2 * m2 / 10: b3 = m5 - m3 * m3 / 10b = b1 / b2a = m3 / 10 - b * m2 / 10r = b * sqr (b2 / b3)textl.text 二"a二 & atext2.textfor i = 1 to 50 step 0. 01x1 二 i y1 二 a + b * x1picturel.pset (x1, 1 / y1)next ipicturel. pr intpicturel.pr int "1/y二"i/a; + ； b; /xend sub按下一元非线性回归按钮运行结果如图