matlab多元非线性回归及显着性分析(实例)

1、matlab多元非线性回归及显著性分析给各位高手：小弟有一些数据需要回归分析（非线性）及显著性检验（回归模型，次要项,误差及失拟项纯误差，F 值和 P 值），求大侠帮助，给出程序，不胜感激。模型：DATA=.21307548.61;21107556.43;21304561.32;21104565.28;1 1104555.80;2 1307545.65;3 1107550.91;1 1304567.94;1.51206074.15;1.51206071.28;1.51206077.95;1.51206074.16;1.51206075.20;1.51208535.65;1.51406048.6

2、6;1.51203074.10;1.51006062.30;0.51206066.00;2.51206075.10;回归分析过程：（1）MATLAB 编程步骤 1:首先为非线性回归函数编程，程序存盘为functiony=user_function(beta,x)b0=beta(1);b1=beta(2);b2=beta(3);b3=beta(4);x0=x(:,1);x1=x(:,2);x2=x(:,3);x3=x(:,4);y=b0*x0+b1*x1.A2+b2*x2.A2+b3*x3.A2;（2）MATLAB 编程步骤 2：编写非线性回归主程序，程序运行时调用函数 user_functio

3、nx=121307548.61;121107556.43;121304561.32;121104565.28;%DATA 前三列是影响因子，第四列为响应值user_function.m111104555.80;111307545.65;111107550.91;111304567.94;11.51206074.15;11.51206071.28;11.51206077.95;11.51206074.16;11.51206075.20;11.51208535.65;11.51406048.66;11.51203074.10;11.51006062.30;10.51206066.00;12.512

4、06075.10;%第 1 列全是 1,第 6 列是指标变量，其余列是自变量xx=x(:,1:5);yy=x(:,5);%指定响应变量 yy 和自变量 xxbeta0=0.50.40.70.5;%设置初始回归系数(如何确定初值？)beta_fit,residual=nlinfit(xx,yy,user_function,beta0)%非线性回归结果beta_fit=91.37571.2712-0.0009-0.0049residual=-4.2935-1.0248-9.2044-9.7957-15.4620-3.4398-2.73111.229311.18898.318914.988911.198912.2389-9.5678-9.3704-2.0767-4.83315.58147.0540即y=.3757+1.2712*x