使用Matlab进行二元二次拟合的教程
最编程
2024-08-10 22:31:41
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二元二次拟合自变量有2个，因变量一个，可以使用的有nlinfit和regress，线性时用regress，非线性时用nlinfit。由于是二元二次模型，2个函数都可以用。
以regress为例，
假设因变量存在y向量中，自变量存在x1、x2向量中。因为要使用二元二次模型，首先要构造自变量矩阵：
X=[x1.^2,x2.^2,x1.*x2,x1,x2,ones(size(x1))];%注意，需要有1列全为1
然后就能调用regress了
[b,bint,r,rint,stats] = regress(y,X)
b为回归系数，bint为置信区间。r为残差，rint为残差置信区间。stats为反应回归品质的统计参数。
扩展：
此外，nlinfit与regress都有相应配套函数。与nlinfit配套的有nlintool（互动窗口）、nlinparci（计算拟合系数置信区间）、nlinpredci（计算预测值置信区间）。与regress配套的有rcoplot（画残差图）。
对于进阶matlab使用者还有更多的选择，如拟合工具箱、fit函数等等。
以regress为例，
假设因变量存在y向量中，自变量存在x1、x2向量中。因为要使用二元二次模型，首先要构造自变量矩阵：
X=[x1.^2,x2.^2,x1.*x2,x1,x2,ones(size(x1))];%注意，需要有1列全为1
然后就能调用regress了
[b,bint,r,rint,stats] = regress(y,X)
b为回归系数，bint为置信区间。r为残差，rint为残差置信区间。stats为反应回归品质的统计参数。
扩展：
此外，nlinfit与regress都有相应配套函数。与nlinfit配套的有nlintool（互动窗口）、nlinparci（计算拟合系数置信区间）、nlinpredci（计算预测值置信区间）。与regress配套的有rcoplot（画残差图）。
对于进阶matlab使用者还有更多的选择，如拟合工具箱、fit函数等等。