Múltiples variables y múltiples conjuntos de datos, ayuda con el método de ajuste de correlación

Se pueden resolver múltiples variables, múltiples conjuntos de datos y métodos de ajuste de correlación con la ayuda de la programación de software matemático (como matlab, 1stpot, LINGO, python, etc.). Entre ellos, matlab es relativamente simple y fácil de aprender. Ahora tomamos el software matlab como ejemplo para explicar cómo obtener el modelo ajustado.

x1=[79.815 74.491 31.526 58.617 6.48]';

x2=[922.987 325.169 252.019 210 40.4]';

x3=[15.152 10.623 7.361 5 873 5.03]';

y=[5421953 153694 264169 442516 748518]';

x=[x1.*x2 x1.*x3 x2.*x3];

[a,bint,r,rint,stats] = regress(y,x); ?%regress——función de análisis de regresión lineal múltiple

R2=stats(1);F= estadísticas( 2);p=estadísticas(3);

c=a(3);b=a(2);a=a(1);

disp([ 'y =',num2str(a),'x1x2',num2str(b),'x1x3+',num2str(c),'x2x3']);

disp(['Coeficiente de determinación: R ^2= ',num2str(R2),' Estadísticas F: F=',num2str(F),' Valor de probabilidad: p=',num2str(p)]);