20xx年深圳杯数学建模c题论文

20xx年深圳杯数学建模c题论文内容摘要：

0 0 0 0 0 0 0 Columns 20 through 31 0 0 0 0 0 0 0 0 0 . 2 0 . 4 0 . 6 0 . 8 1 1 . 2 1 . 4 1 . 6 1 . 8 2280290300310320330340 y1 对 x13 的散点图 x 14= Columns 1 through 19 Columns 20 through 31 110 115 120 125 130 135 140 145 150 155 160280290300310320330340 y1 对 x14 的散点图 y2 = Columns 1 through 15 2112 2152 2100 2080 2120 2090 2085 2130 2152 2143 2111 2135 2125 2082 2072 Columns 16 through 30 2058 2092 2088 2066 2103 2122 2130 2102 2142 2105 2092 2113 2132 2100 2098 Column 31 2078 x21 = 402 422 390 404 376 430 410 388 380 404 416 426 442 414 430 392 384 418 400 424 440 410 424 396 360 398 414 418 404 440 444 360 370 380 390 400 410 420 430 440 4502040206020802100212021402160 y2 对 x21 的散点图 x2 2= 280 275 290 277 301 286 292 295 276 282 290 296 301 287 292 295 293 299 280 275 282 288 279 290 298 279 300 302 305 295 288 275 280 285 290 295 300 3052040206020802100212021402160 y2 对 x22 的散点图 x2 3= Columns 1 through 19 Columns 20 through 31 0 . 2 0 . 4 0 . 6 0 . 8 1 1 . 2 1 . 4 1 . 6 1 . 82040206020802100212021402160 y2 对 x23 的散点图 x24 = +003 * Columns 1 through 19 Columns 20 through 31 1340 1360 1380 1400 1420 1440 1460 1480 15002040206020802100212021402160y2 对 x24 的散点图 （ 2）利用 MATLAB统计工具箱得到初步的回归方程 设回归方程为：242423232221212021414131312121111101ˆˆˆˆˆˆ 22ˆˆˆˆˆˆxxxxyxxxxy 天景花园垃圾数量的 MATLAB程序： A =[58 59 60 55 58 64 59 60 55 60 58 56 60 56 58 60 50 59 60 53 61 62 52 63 56 60 62 64 56 60 63。 110 103 105 110 115 120 115 99 105 115 99 115 130 110 99 92 96 93 114 120 122 109 125 99 98 121 119 108 125 130 121。 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0。 117 134 156 157 118 132 120 128 153 134 130 145 145 147 154 152 133 138 149 143 122 134 111 ]。 a=ones(31,1)。 X=[a,A39。 ]。 Y=[285 296 305 321 330 302 306 296 280 303 310 306 320 311 302 299 300 289 312 325 316 311 326 305 300 303 299 306 334 301 302]39。 [b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X,alpha) b = 以下是阳光家园的垃圾数量的 MATLAB程序 ： A=[402 402 390 404 376 430 410 388 380 404 416 426 442 414 430 392 384 418 400 424 440 410 424 396 360 398 414 418 404 440 444。 280 275 290 277 301 286 292 295 276 282 290 296 301 287 292 295 293 299 280 275 282 288 279 290 298 279 300 302 305 295 288。 1 1 1。 1419 1382 1414 ]。 a=ones(31,1)。 x=[a,A39。 ]。 y=[2112 2152 2100 2080 2120 2090 2085 2130 2152 2143 2111 2135 2125 2082 2072 2058 2092 2088 2066 2103 2122 2136 2102 2142 2105 2092 2113 2132 2100 2098 2078]。 [b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X,alpha) b = 直接利用 MATLAB 统计工具箱中的命令 regress 求解，使用格式为：【 b,bint,r,rint,stats】 =regress(y,x,alpha)其中输入 y 为模型中 y 的数据（ n 维向量， n=31） ,x 为对应于回归系数 β =（β 0，β 1，β 2，β 3 ,β 4） 数据矩阵 【 1 x21 x22 x23 x24】 （ n * 4 矩阵其中第一列为全1 向量）， alpha 为置信水平 α （缺省时 α =）；输出 b 为 β 的估计值，常记作 β ， bint 为 b 的置信区间， r 为残差向量 yxβ rint 为r 的置信区间， stats 为回归模型的检验统计量，有三个值，第一个是回归方程是与 F 统计量对应的概率值 . 根据 MATLAB 运行结果得到，两个小区的结果完全一样，所以它们的回归方程为一个。 以下就是回归方程的系数估计值及其置信区间（置信水平 α =），减量统计量 R178。 ,F,P 的结果如图： 参数 参 数估计值 参数置信区间 β 0 β 1 β 2 β 3 β 4 R178。 = F = E=0 P= 结果分析 该表显示，表中的回 归系数 β 0 β 1β 2β 3β 4估计值，即为回归方程的系数。 检查它们的置信区间发现，只有 β 0的置信区间为零点，表明回归变量 x2（对因变量 y 的影响。