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1、多元线性回归matlab中求解源代码：y=data(:,1);x=data(:,2:3);b,bint,r,rint,stats=regress(y,x)结果：b=1.603121.0280bint=0.64492.561214.452627.6034r=-16.24428.875417.58288.31557.6692-20.79900.15789.129821.1145-28.9567rint=-54.520022.0316-28.026745.7775-15.274550.4401-29.954046.5850-30.737446.0758-57.655116.0572-40.79424
2、1.1098-30.825249.0848-15.215557.4446-59.32281.4095stats=1.0148742.11910.0000322.5068分析结果：stats四个值说明：判决系数rA2,F统计值，p值，误差方差y=al*x(1)+a2*x(2);其中al=1.6031,a2=21.0280,al的置信区间【0.6449,2.5612】a2的置信区间【14.45426,27.6043】p小于0.05，说明显著效果很好，越小越好在spss中求解：mixz=2*x1+3*x2+x31.x1+4*x2+2*x3=8;2.3*x1+2*x2=6;3.x1=0,x2=0,x3
3、=0线性规划matlab求解例1：c=2;3;1;a=142;320;s.tb=8;6;x,y=linprog(c,-a,-b,zeros(3,1)结果：x=0.80661.79000.0166%最优解y=7.0000%最优值例2：c=2;3;-5;a=-2,5,-1;b=-10;aeq=1,1,1;beq=7;maxz=2*x1+3*x2-5*x3s.t1.x1+x2+x3=7;2.2*x1-5*x2+x3=10;3.x1=0,x2=0,x3=0%是求最大值而不是最小值，注意这里是-C而不是cx=linprog(-c,a,b,aeq,beq,zeros(3,1)value=c*x结果：x=6
4、.42860.57140.0000%最优解value=14.5714%最优值例3.（整数规划）灰色预测clearsymsab;c=ab;A=89677，99215，109655，120333，135823，159878，182321，209407，246619，300670;B=cumsum(A);%原始数据累加n=length(A);fori=1:(n-1)C(i)=(B(i)+B(i+1)/2;%生成累加矩阵end%计算待定参数的值D=A;D(1)=;D=D;E=-C;ones(1,n-1);c=inv(E*E)*E*D;c=c;a=c(1);b=c(2);%预测后续数据F=;F(1)=A(1);fori=2:(n+10)F(i)=(A(1)-b/a)/exp(a*(i-1)+b/a;endG=;G(1)=A(1);fori=2:(n+10)G(i)=F(i)-F(i-1);%得到预测出来的数据endt1=1999:2008;t2=1999:2018;Gplot(t1,A,o,t2,G)结果;1.0e+006*0.08970.08930.10340.11960.13850.16020.18540.21460.24830.28730.33250.38470.44520.51520.59620.68990.79840.92391.06911.2371
