回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。 多变量拟合，可以用regress，或者用nlinfit。 你的这个题，下面我用regress做了下，希望能对你有帮助 
clear;clc
X1=[0;0;0;0;0;0;50/100;50/100;50/100;50/100;50/100;50/100;100/100;100/100;100/100;100/100;100/100;100/100;];
X2=[120/100;110/100;100/100;90/100;80/100;60/100;120/100;110/100;100/100;90/100;80/100;60/100;120/100;110/100;100/100;90/100;80/100;60/100;];
Y=[28.96;31.40;31.45;31.63;31.74;33.15;25.37;30.41;30.75;31.29;32.58;33.25;26.11;26.97;27.88;28.94;29.65;29.71]; X = [ones(size(X1)) X1 X2 X1.^2 X2.^2 X1.*X2];
b = regress(Y,X) % scatter3(X1,X2,Y,'filled')
hold on
X1fit = min(X1):0.02:max(X1);
X2fit = min(X2):0.012:max(X2);
[X1FIT,X2FIT] = meshgrid(X1fit,X2fit);
YFIT = b(1) + b(2)*X1FIT + b(3)*X2FIT + b(4)*X1FIT.^2+ b(5)*X2FIT.^2+ b(6)*X1FIT.*X2FIT;
mesh(X1FIT,X2FIT,YFIT)
xlabel('X1')
ylabel('X2')
zlabel('Y')
view(50,10) - 提问者评价
谢谢!
|
