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#解：程序如下：x=[l:9];y=[0.52.33.42454.782.194.896.296.4];plot(x,yJk・▼)xlabel(1药剂量(x)1)ylabel('药物反应程度(y)Toptions=statset;options・Robust=TonT;%%%%%调用nlinfit函数作非线性回归[beta,rfJfCOVBZmse]=nlinfit(xzyffunlz[100,5f4・8],options);beta%查看未知参数估计值mse%査看均方残差平方和(误差方差(J?的估计)mse%求参数估计值的95%置信区间cil=iilparci(beta,r>,covar,>COVB>,alpha,»0.05)%%%%%绘制robustfit函数对应的回归直线plot(x»yhat,'linewidth：3)xlabelC药剂量(x))ylabelC药物反应程度(y)■)legend('原始数据散点'，非线性回归曲线location','northwest1)实验结果与分析：(1)散点图100»908070605040302010123456789药剂量(x)

图3.7药剂量（X）与药物反应程度的散点图（2）回归模型与误差方差於的估计参数coClC2误差方差”2的估计99.5054677014.79873.8895由上述可得非线性回归模型为；=99.51-99.51/（1+（盒产77。误差方差屛的估计mSe=3.8895,这个数还是非常小的，拟合效果还是很好的。（3）非线性回归曲线(A)(A)赵昵嵋必畀媒药剂量（x）图3.8原始数据散点与非线性回归曲线从上图可以看出拟合效果还是很不错的。但非线性回归，不能像线性回归那样对回归方程作显著性检验。所以，非线性回归模型为；=99.51-99.51/（1+（佥屮77对该药物反应拟合回归模型是合理的。六、实验内容Logistic回归函数常用于拟合某种消费品的拥有率，下表是北京市每白户家庭平均拥有的照相机数，试针对以下两种拟合Logistic回归函数：

尸—严b；己知u=100,用线性化方法拟合；u未知，用非线性最小化方法拟合。年份ty年份ty197817.519881159.6197929.819891262.21980311.419901366.51981413.319911472.71982517.2199215rrnIi•厶1983620.619931682.4198429.119941785.41985834.619951886.81986947.419961987.219871055.5七、思考练习某种商品的流通率y(%)与销售额x之间呈双曲线函数模型:y=0°+d+ux对9个商店该种商品的销售额与流通率的统计资料如下所示。商店编号123456789销售额(万元)1.54.57.510.515.516.519.522.525.5流通费率y(%)7.04.83.63.12.72.52.42.32.

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