通过线性回归原点

90(30天)

显示旧的评论

KH 2019年4月17日

1
链接

这个问题直接联系

//www.tianjin-qmedu.com/matlabcentral/answers/456955-linear-regression-through-origin

回答: 图像分析 2019年4月18日

我有下面的代码,应该创建一个线性符合(红色线)的原始数据通过原点(应力、应变)。然而,我注意到的符合原始数据并不是我所希望的。最小二乘拟合的定义,我认为适合的下面的地区(蓝色蚀刻)及以上(绿色蚀刻)曲线相等(见附件图片)。也许有人可以提供我指导我如何实现这个吗?

谢谢你在发达!

代码:

                         清晰的所有;关闭所有;clc
                        
                         %应变(x)和压力(y)的数据
                        
                         x = (0.001285797 0.003961826 0.00794437 0.011775521 0.015872369 0.02104614…
                        
                         0.025087779 0.028869823 0.03265608 0.035941842 0.039237685 0.041613848…
                        
                         0.043244122 0.043796973 0.044113916);
                        
                         y = [435.5682116 709.7425027 1009.698448 1681.209018 2695.849269 2643.749641…
                        
                         3752.858776 5470.575841 7448.561195 8853.52726 9654.903814 10952.03131…
                        
                         11970.73227 12523.02663 12909.90468);
                        
                         %计算拟合线
                        
                         K = x (:) \ y (:);
                        
                         yfit = x (:) * K;
                        
                         %绘制
                        
                         图(1)
                        
                         情节(x, y,“柯”)
                        
                         持有在
                        
                         情节(x, yfit,“- r”)
                        
                         包含(“应变”)
                        
                         ylabel (“压力、Pa”)
                        
                         传奇({“原始数据”,“安装通过(0,0)”},“位置”,“西北”)
                        
                         持有从
                        
                         网格
                        
                         轴(max (x)[0 0马克斯(y)))

1评论
显示没有隐藏没有

杰夫•米勒 2019年4月18日

你陈述的假设只如果模型包括一个有效拦截。当你力线通过(0,0),剩余工资不再总和必须为零。你可能会获得更多的信息通过比较以下dlm00 dlmfree:

                               dlm00 = fitlm (x, y,“拦截”、假);
                              
                               yfit00 = x (:) * dlm00.Coefficients {1 1};
                              
                               sum00 =总和(dlm00.Residuals.Raw);
                              
                               dlmfree = fitlm (x, y);
                              
                               yfitfree = x (:) * dlmfree。系数{2,}+ dlmfree.Coefficients {1 1};
                              
                               sumfree =总和(dlmfree.Residuals.Raw);