均匀设计结果回归分析。
14 Ansichten (letzte 30 Tage)
Ältere Kommentare anzeigen
新锦江真人庄闲娱乐【359663.tv】
am 13 Okt. 2022
Beantwortet: 真人庄闲游戏平【gb2032 .com】
am 13 Okt. 2022
本人通过均匀设计得到下面的数据,请问该如何编程进行回归分析,等到一次、交互作用、非线性回归方程。谢谢!X =[0.1 5.94 0.20 80
0.1 7.53 0.10 70
0.3 5.95 0.25 60
0.3 7.51 0.15 90
0.5 5.51 0.05 70
0.5 7.10 0.25 60
0.7 5.60 0.10 90
0.7 7.10 0.30 80
0.9 5.13 0.20 60
0.9 6.60 0.05 90
1.0 5.04 0.25 80
1.0 6.44 0.15 70];
y =[1.2679*10^(-6)
5.7795*10^(-7)
1.1069*10^(-6)
9.5917*10^(-7)
3.1395*10^(-6)
7.0489*10^(-7)
3.393*10^(-6)
9.6164*10^(-7)
1.368*10^(-6)
2.5634*10^(-6)
2.931*10^(-6)
0 Kommentare
Akzeptierte Antwort
真人庄闲游戏平【gb2032 .com】
am 13 Okt. 2022
大概你的版本比较低吧。我的2014a.
无交叉项
Linear regression model:
y ~ 1 + x1 + x2 + x3 + x4
Estimated Coefficients:
Estimate SE tStat pValue
___________ __________ _______ ________
(Intercept) 4.1687e-06 1.669e-06 2.4977 0.046673
x1 7.7556e-07 6.1331e-07 1.2646 0.25293
x2 -6.8289e-07 2.0906e-07 -3.2664 0.017111
x3 -4.6386e-06 2.0203e-06 -2.296 0.061435
x4 2.9402e-08 1.5293e-08 1.9225 0.1029
Number of observations: 11, Error degrees of freedom: 6
Root Mean Squared Error: 5.12e-07
R-squared: 0.86, Adjusted R-Squared 0.766
F-statistic vs. constant model: 9.18, p-value = 0.00991
前11项的回归结果,你的y太小了,有交叉项似乎意义不大。
0 Kommentare
Weitere Antworten (0)
Siehe auch
Kategorien
Mehr zu 线性回归 finden Sie in Help Center und File Exchange
Community Treasure Hunt
Find the treasures in MATLAB Central and discover how the community can help you!
Start Hunting!