多个自变量与一个因变量的拟合函数-搜答案-智慧作业帮

symx;f=x+1;x=1:100;eval(f)

变量过程中会变化的量自变量自己可以变化的量因变量随着自变量的变化而变化的量

自变量就是自己会变化的量,因变量就是根据自变量变化的量,因果量就是自变量和因变量变化的总和,这里的量都是这一个条件.

自变量是由实验者操纵、掌握的变量,由变化的量而引起的另一个量的变化那么这一个量叫因变量如:在S值0—4之间确定一个值时,高度h随之也能确定一个值,所以s是h的值.自变量是S,因变量是h

插值我觉得就可以了,强行拟合不见得有很好的效果.其实你现在是已知一个z=f(x,y)函数,现在要求给定y0,最小化z=f(x,y0).这没有什么困难啊,首先得到函数z=g(x)=f(x,y0);然后找

matlab可以做函数拟合,没问题.如果能已知函数关系,只是待定参数的话,会很容易.否则,就得自己猜一个函数关系,这样麻烦些；如果蒙不到正确的函数形式就很难有好效果了.再问：我大体知道f1=y(x1)

画出y^2=x这玩意1个自变量对应了2个因变量,不是函数画出y=x^2一个自变量只对应一个因变量,是函数,而且它就是1个因变量对应了2个自变量

估计您的意思是：求三元N次方程的最值/二元函数的最值.求多元函数极限值的求法.详情请看参考资料资料的内容：•理解多元函数极值和条件极值的概念•会求二元函数的极值•了

这说明这些变量之间存在自相关,模型选择的是代表程度更高且自变量相互之间相关性低的自变量来,以保证自变量变化时,只影响因变量,而不影响其它模型中的自变量.建议你对这些自变量做两两之间的相关性检验,以说明

可以做多元回归.这方面的资料,在star统计分析工作室有的,百度输入即可

先通过绘制多维散点图,看看各自变量与因变量之间是否存在线性关系,如果有呈线性趋势,则可以进行多元回归分析,进一步通过数据来获取准确的线性关系再问：谢谢哈！那再请问一下啊，怎么用SPSS绘制一个因变量和

这个地方需要做典型相关分析,我给你个典型相关分析的SPSS程序：(1)按file——new——syntax的顺序新建一个语句窗口.在语句窗口中输入下面的语句：INCLUDE'D:\SpssWin\Ca

自变量是最初变动的量,因变量是由于自变量变动而引起变动的量

用机器学习中的支持向量机之类的应该可以吧?好像搜索一下支持向量机和函数拟合,有很多结果.你参考一下,我也不知道多元的行不行.以前机器学习课,那些逻辑回归SVM,通过大量数据训练来得到一个最适合的函数,

可以做因子分析.首先,先将A1到An用提取主成分分析的方法,形成一个因子,同理,对B项做同样处理.其次,再在因子的层面上对两个因子单变量方差分析（当然,如果存在多个自变量因子和多个因变量因子,可以用多

对于一般的函数,可以利用Matlab自带的GAoptimaltool来解决,里面有详细的实例,看Matlab帮助文件.命令：optimtool('ga')

多元回归分析~

这个做多元线性回归好了,其实是二元线性回归,自变量2个A和B,因变量C.一元线性回归方程y=ax+b,系数a＞0,y与x正相关,x高时,y高,x低时,y低,a＜0相反.二元线性回归方程是y=ax1+b

有很多方法的方法一：求反函数symsxya1a2a3a4y=a1+a2*x+a3*x^2+a4*x^3;finverse(y,x)由于反函数不唯一,会有警告消息!方法二：求解方程symsxya1a2a

B是自变量A因变量