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在回归问题中往往存在这样一个问题:并不是每个自变量都对回归问题的求解有益。因此,在进行回归分析时,需要先对自变量进行相关性分析,将不相关的自变量删除。本节以某省生产总值数据拟合问题为例,讲解自变量相关性分析,并在此基础上构建多元线性回归模型,对生产总值进行预测。
①某省生产总值数据拟合问题简介
表 1-1 为某省 10 年生产总值数据。根据表中数据,判断影响生产总值的因素,并基于这些因素建立预测该省生产总值的多元线性回归模型。
表 1-1 某省 10 年生产总值
②多元线性回归模型
最常用的判断两组数据是否有相关性的指标为皮尔逊相关性。计算表 1-1 中除生产总值之外的变量之间的皮尔逊相关性,结果如图 1-2 所示。
图1-2 8个变量之间的相关性
在图 1-2 中,年份与第三产业、建筑业,第三产业与第一产业等自变量之间的皮尔逊相关系数大于 0.99,可以认为其完全线性相关,完全线性相关的两个自变量可以只保留一个。在 8 个变量中,依次删除相关性大于 0.97 的变量,过程如下:根据年份,删除第一产业、第三产业、建筑业;根据第二产业,删除工业;剩余的自变量为年份、第二产业、交通运输仓储和邮政业、批发和零售业。此时,新的相关性矩阵如图 1-3 所示。
图 1-3 4个变量之间的相关性
根据删除之后的自变量,记自变量年份、第二产业、交通运输仓储和邮政业、批发和零售业分别为 x₁,x₂,x₃,x₄,因变量生产总值为 y,则多元线性回归模型记为:
y=k₁x₁+k₂x₂+k₃x₃+k₄x₄
利用最小二乘法求解系数,实现如代码 1-4 所示。
最小二乘法回归系数拟合
data = xlsread('data_13_7.xlsx');
x = data;
y = data(:,2);
x(:,2) = [];
xx = x(:,[1,3,7,8]);
tt = t([1,3,7,8]);
kk = inv(xx'*xx)*xx'*y
计算得到回归系数 kk 后,得到模型:
y=0.5711x₁+0.4940x₂+4.4931x₃+7.8714x₄
可以根据多元线性回归模型,对每年的生产总值进行预测,将预测值与真实值比较,如图 1-4 所示。可以看出,该多元线性回归模型的预测值与真实值之间的误差不大,模型能够反映真实状况。
图 1-4 多元线性回归结果示意图
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第 3 ~ 12 章为本书的核心部分,包括线性方程组求解、非线性方程求解、数值优化、数据插值、数据拟合与回归分析、数值积分、常微分方程求解、偏微分方程求解、概率统计计算及图像处理与信号处理等内容。
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4. MATLAB详细介绍
MATLAB是一种功能强大的科学计算软件,广泛应用于各种领域,如工程、数学、物理、生物学等。它提供了丰富的工具箱和函数,可以帮助用户进行各种计算、绘图和建模。
MATLAB的入门很简单,只需要安装好软件并打开一个MATLAB窗口即可开始使用。在MATLAB中,你可以使用命令行或编写脚本来进行各种计算和操作。MATLAB的语法非常简单,容易上手。
在MATLAB中,你可以使用矩阵操作来进行各种计算。MATLAB中的矩阵操作非常强大,可以进行各种数学运算、线性代数运算、统计运算等。你也可以使用MATLAB中的各种函数来计算各种数学函数的值,如sin、cos、log等。
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除了基本的计算功能,MATLAB还提供了丰富的绘图功能。
你可以使用MATLAB中的plot函数来绘制各种图形,如折线图、散点图、柱状图等。你也可以使用MATLAB中的各种绘图函数来绘制更复杂的图形,如三维图形、等高线图等。 -
如果你想要进行更高级的科学计算,MATLAB也提供了各种工具箱和函数。
例如,MATLAB中的信号处理工具箱可以帮助你进行数字信号处理,图像处理工具箱可以帮助你进行图像处理和计算机视觉,优化工具箱可以帮助你进行优化计算等。 -
要精通MATLAB,你需要掌握MATLAB的基本语法和各种工具箱的使用方法。
你可以通过阅读MATLAB的帮助文档和参考书籍来学习MATLAB的使用方法。此外,你也可以参加MATLAB的培训课程和在线课程来提高你的MATLAB技能。
总结起来,MATLAB是一种非常强大的科学计算软件,可以帮助用户进行各种计算和操作。
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