两维数据应用实例

有两维数据共十九组如表

序号

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

因素(x1)

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

目标函数(y)

3.3

6.5

9.2

11.9

14.5

17.0

19.4

21.7

23.9

25.9

序号

11

12

13

14

15

16

17

18

19

 

因素(x1)

55

60

65

70

75

80

85

90

95

 

目标函数(y)

27.6

29.2

30.0

30.3

30.0

29.2

26.0

21.0

12.0

 

 

通过用 DRS 软件回归得到的模型如下式

y = a0 + a1 x1k1 + a2 x1k2

 

其中: y   -  是目标函数 

   x-  是因素 

 

通过用DRS 软件回归得到的系数、幂和检验参数如下

计算结果

检验参数

a0 = -.661582500004011

相关系数(R):.999614113978291

a1 = 1.08247715469953

统计量(F):10359.2733755249

a2 = -5.30251329687443E-13

剩余标准偏差(S):.25668560536189

k1 = .82 

最大误差:.1110527357773081982509

k2 = 6.969999999999

平均误差是:6.850973E-02

 

平均相对误差:.0115132767485429297150007794

 

回归模型曲线拟和图1-1

 

三维(曲面数据)回归模型绘制的三维曲面图

图2-1

图2-2

图2-3

图2-4

四维数据回归模型绘制的三维动态图

图3-1