MATLAB里面多个变量的线性方程组

%用一个循环即可实现多变量定义fori=1:100syms(['x',num2str(i)]);end%如果我们不会太多的MANTLAB功能,那我们%就运用我们所知道的去完成那些我们未知的%功能,这样

你所说的这种情况,似乎不是要160个变量,而是用一个变量x,但x是有160个元素的向量.再问：那怎么来定义这个向量x呢？再答：MATLAB的变量不需要定义，可以直接使用，当然，也可以通过预置给它分配合

可以用循环生成symsA;fori=1:Mforj=1:NA(i,j)=sym(['a',num2str(i),num2str(j)]);endend如此即可M=N=3时运行结果为A=[a11,a12

new=[]生成一个长度大小不定的空矩阵,可以通过new=[newX]进行元素或向量的添加,其中X就是要添加进这个矩阵的元素或向量.比如>>new=[];>>a=1;b=2;>>new=[newa]n

共线性的话,采用岭回归或者主成份回归来做可以避免,亦或者用逐步回归也成.

functiony=ff(var1,var2.)%随便确定需要的变量数目.%var1,var2在函数中应用y=var1+var2;%数据操作在command窗口调用y=ff(1,2...)%与变量数目

symsxyz;J=jacobian([3*x;2*y+3*z;x*z],[xyz])subs(J,{x,z},{1,2})

统计学中想比较回归系数之间的差异,可以利用标准化回归系数,通过比较回归系数的标准化值的大小来比较变量的影响程度,当然前提是,回归系数都是显著的.另外,你可以用F检验或Wald检验对多个回归系数的线性约

diff(n1)默认是对变量x求的导,int(diff(n1,t))你这个式子是n1对t求导,然后再对x积分,结果当然不一样啦.默认变量是这样的：先看有没有x,如果有,它就是默认变量,如果没有,按字母

normrnd是用于生成数值类型随机数的,不能用于符号（sym）类型. 该函数会对输入参数进行合法性检查,里面有类似下面的语句：sigma(sigma < 0)&n

简单的说就是用corrcoef函数来计算.这是求相关度的结果,对于一般的矩阵X,执行A=corrcoef(X)后,A中每个值的所在行a和列b,反应的是原矩阵X中相应的第a个列向量和第b个列向量的相似程

错误.只有线性关系才是常数再问：线性回归模型存在异方差时，回归系数的显著性检验是否依然有效？再答：存在异方差时，可能表示假定的函数关系并不存在，因此回归系数也就无效

你的GPA是离散的吗?还有你的样本量太少了吧...要是GPA是离散的话,你可以把GPA视为等级,然后把cout也离散化,做等级资料的KW检验再问：你好，谢谢你的答复，我有30多个样本，现在的问题是，这

使用subs函数：看下面的例子:>>symsabcx>>f=a*x^2+b*x+cf=a*x^2+b*x+c>>result=int(f,x,1,5)result=124/3*a+12*b+4*c>>

有下标的变量?你是不是想定义类似C语言中a1,a2,...数字1,2,在右下角这类的?还是想表达变量中第几个量,类似a[i],这种的?第一种的话,你就可以直接在字符后面加数字.第二种的话,在matla

关于整数优化方面,Matlab还没有现成的工具箱可以使用,建议：1：使用GA算法,你这个是线性优化,用GA很容易完成2：Matlab里调用开源的算法,这是我们经常用的,开源的算法有：lpsolve55

你这个问题……零售总额与居民收入及总人口都有关系,但是居民收入和总人口之间的关系不是很明确,所以如果确定Y,应该就是零售总额自变量分别是居民收入和总人口,可以用多元线性回归做一下,看看是否通过检验,你

这是线性规划问题,用linprog函数解决,程序如下：f=[2;3;4];%目标函数系数A=[-1-10;0-1-1;-10-1];%不等式标准化的系数（将不等号转变为小于等于号时的系数）b=[-3;

用ezplotezplotEasytousefunctionplotterezplot(FUN)plotsthefunctionFUN(X)overthedefaultdomain-2*PIezplo

这个其实挺容易的,不过我才看到的问题.for i=1:100    syms (['H',num2str(i)]);&nbs