某零件上有一段曲線,為了在程序控制機床上加工這一零件


 

1.

 

 

x=20:5:65;

X=[ones(10,1) x'];

Y=[13.2 15.1 16.4 17.1 17.9 18.7 19.6 21.2 22.5 24.3]';

[b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X);

 

b =

 

    9.1212

    0.2230

 

bint =

 

    8.0211   10.2214

    0.1985    0.2476

 

stats =

 

0.9821  439.8311    0.0000    0.2333

c=x';

[p,S]=polyfit(c,Y,1);

[A,DELTA]=polyconf(p,42,S,0.05)

A =

 

   18.4885

DELTA =

 

1.1681

得Y關於X的線性回歸方程:Y=9.1212+0.2230X

0.9821很接近1,所以回歸效果顯著.

A=18.4885

DELTA=1.1681

故當x=42C時它的產量估值為18.4885

預測區間(置信度95%) 為:[17.3204;19.6566]

繪圖:

 

 

2.

某零件上有一段曲線,為了在程序控制機床上加工這一零件,需要求這段曲線的解析表達式,在曲線橫坐標xi處測得縱坐標yi共11對數據如下:

 

 

求這段曲線的縱坐標y關於橫坐標x的二次多項式回歸方程.

代碼:

x=0:2:20;

y=[0.6,2.0,4.4,7.5,11.8,17.1,23.3,31.2,39.6,49.7,61.7];

[p,S]=polyfit(x,y,2)

 

p =

 

0.1403    0.1971    1.0105

所以回歸模型為:y=0.1403*x^2+0.1971*x+1.0105 

繪圖:

 

 

 


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