MATLAB开发-TPTool。MATLAB工具箱为基于TP模型变换的控制设计提供了功能。
MATLAB-TPTool控制设计工具箱
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本节介绍MATLAB统计工具箱提供的回归分析命令，涵盖多元线性回归、多项式回归、非线性回归以及逐步回归。
多元线性回归: 用于建立一个或多个自变量与因变量之间线性关系的模型。
多项式回归: 适用于自变量与因变量之间关系可以用多项式函数拟合的情况。
非线性回归: 用于构建因变量和自变量之间非线性关系的模型。
逐步回归: 通过逐步添加或删除自变量，找到最优回归模型的一种方法。
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4.3 散布度量是指样本中数据偏离数值中心的程度，又称离差。极差定义为样本中最大观测值与最小观测值之差。标准差和方差是常用的散布度量，对描述正态分布样本很有效，但对抗离群值的能力较弱。平均绝对偏差对离群值也很敏感。四分位数间距是上四分位数和下四分位数之间的差。
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4.1 中心位置度量数据样本的目的是准确定位数据分布的中心，以帮助理解样本数据的集中趋势。均值是一种简单而常见的位置估计量，但容易受到异常值的影响。相比之下，中位数和修正的均值对异常值不敏感。中位数是数据样本的50%分位点，修正的均值则通过剔除最高和最低的值来确定数据的中心位置。几何均值和调和均值在面对偏态数据或对数正态分布时也表现出色。以下是关于中心位置度量的相关函数介绍。
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使用MATLAB统计工具箱中的回归分析命令，对变量y和x1、x2进行线性回归： X=[ones(13,1) x1 x2]; b=regress(y,X)，得到结果：b = 52.5773 1.4683 0.6623。因此，最终的回归模型为：y=52.5773+1.4683x1+0.6623x2。返回给MATLAB(liti52)。
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