MATLAB基础性实验报告5KN.doc

学 生 实 验 报 告 B02班 一、实验综述 1、实验目的及要求 学习统计方法回归分析的思想和基本原理；掌握建立回归模型的基本步骤，明确回归分析的主要任务；熟悉MATLAB软件进行回归模型的各种统计分析；通过范例学习，熟悉统计分析思想和建立回归模型的基本要素。 通过该实验的学习，使学生掌握回归分析的统计思想，认识面对什么样的实际问题可以建立回归模型，并且对回归模型作统计分析，同时使学生学会使用MATLAB软件进行回归分析和计算的基本命令，了解统计软件的功能和作用熟悉处理大量数据的要领和方法实验内容 线性回归模型的建立与分析步骤问题假设→模型→参数估计→模型检验→确定最优回归方程→预测； 2．非线性回归模型的建立与分析步骤； 3．使用MATLAB命令对回归模型进行计算与分析包括模型检验与预测；4．利用某些数值与图形对统计特征作定性分析 二、实验过程（实验步骤、记录、数据、分析） 1.某校60名学生的一次考试成绩如下 93 75 83 93 91 85 84 82 77 76 77 95 94 89 91 88 86 83 96 81 79 97 78 75 67 69 68 84 83 81 75 66 85 70 94 84 83 82 80 78 74 73 76 70 86 76 90 89 71 66 86 73 80 94 79 78 77 63 53 55 1) 计算均值、标准差、极差、偏度、峰度，画出直方图； 2) 检验分布的正态性； 3) 若检验符合正态分布，估计正态分布的参数并检验参数。s1=[93 75 83 93 91 85 84 82 77 76]; s2=[77 95 94 89 91 88 86 83 96 81]; s3=[79 97 78 75 67 69 68 84 83 81]; s4=[75 66 85 70 94 84 83 82 80 78]; s5=[74 73 76 70 86 76 90 89 71 66]; s6=[86 73 80 94 79 78 77 63 53 55]; s=[s1 s2 s3 s4 s5 s6]; save data s 保存在当前工作目录下 调用load data 1）程序 mean(s) %均值 std(s) %标准差 d=max(s)-min(s)%极差 skewness(s)%偏度 kurtosis(s)%峰度 hist(s,10)%直方图 结果： ans = 80.1000 ans = 9.7106 d = 44 ans = -0.4682 ans = 3.1529 2）normplot(s) %检验分布的正态性 初步可以断定为正态分布 3）[muhat,sigmahat,muci,sigmaci]=normfit(s)%估计正态分布的参数 muhat = 80.1000 sigmahat = 9.7106 muci = 77.5915 82.6085 sigmaci = 8.2310 11.8436 [h,sig,ci]=ttest(s,80.1)%检验参数 h = 0 sig = 1 ci = 77.5915 82.6085 可以认为学生的考试成绩服从正态分布，平均成绩为80.1 2．混凝土的抗压强度随养护时间的延长而增加，现将一批混凝土作成12个试块，记录了养护日期x（日）及抗压强度y（kg/cm2）的数据： 养护时间x 2 3 4 5 7 9 12 14 17 21 28 56 抗压强度y 35 42 47 53 59 65 68 73 76 82 86 99 试求型回归方程。 解一：对将要拟合的非线性模型，建立M文件volum.m如下 function yhat=volum(beta,x) yhat=beta(1)+beta(2)*log(x); 输入数据 x=[2 3 4 5 7 9 12 14 17 21 28 56]; y=[35 42 47 53 59 65 68 73 76 82 86 99]; beta0=[5 1]; 求回归系数 [beta,r,J]=nlinfit(x,y,volum,beta0); Beta 结果： beta = 21.0053 19.5287 即得回规模型为 预测和作图 解二：令ln x=u，则x=e.原回归方程为 输入数据 x=[2 3 4 5 7 9 12 14 17 21 28 56]; u=log(x); u=[ones(12,1) u]; y=[35 42 47 53 59 65 68 73 76 82 86