文章目錄

• • • • 1、數據
      • 2、分析
      • 3、程序
      • 4、運行結果

1、數據

2、分析

3、程序

clear clc % 讀入人口數據（1971－2000年） Y=[33815 33981 34004 34165 34212 34327 34344 34458 34498 34476 34483 34488 34513 34497 34511 34520 34507 34509 34521 34513 34515 34517 34519 34519 34521 34521 34523 34525 34525 34527]; % 讀入時間變量數據（t＝年份－1970） T=[1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30]; % 線性化處理 for t = 1:30x(t)=exp(-t);y(t)=1/Y(t); end % 計算，并輸出回歸系數B c=zeros(30,1)+1; X=[c,x']; B=inv(X'*X)*X'*y' for i=1:30, % 計算回歸擬合值 z(i)=B(1,1)+B(2,1)*x(i); % 計算離差s(i)=y(i)-sum(y)/30; % 計算誤差 w(i)=z(i)-y(i); end % 計算離差平方和S S=s*s'; % 回歸誤差平方和Q Q=w*w'; % 計算回歸平方和U U=S-Q; % 計算，并輸出F檢驗值 F=28*U/Q % 計算非線性回歸模型的擬合值 xi=1:1:30; for j=1:30YY(j)=1/(B(1,1)+B(2,1)*exp(-j)); end % 輸出非線性回歸模型的擬合曲線（Logisic曲線） plot(xi,YY,T,Y,'r*')

4、運行結果

回歸系數B =

1.0e-04 *

0.2902
0.0182

檢驗值F =

47.8774

總結

以上是生活随笔為你收集整理的matlab人口增长模型（指定函数拟合）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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