知道自变量和因变量数据,如何用matlab求偏导数

symx;f=x+1;x=1:100;eval(f)

简单来讲,自变量就是原因变量,因变量就是结果变量.比如我们知道吃的东西多少对体重有影响,那么吃的量就是自变量,体重就是因变量当然,这只是化繁为简,在因果关系中,真正的变量间还有其他关系,可以类似这样来

说的通俗一点,自变量就是本身发生变化的物理量,应变量就是由于自变量发生变化而引起的变化.比如在匀速直线运动s=VT中,V不变,t时刻发生变化,也即自身发生变化,t的变化引起路程s的变化,因此t是自变量

复相关系数R-squared=0.0023,太低了,低于常用临界值0.1,说明模型有问题,自变量的解释力太差.另外,虽然方程勉强显著,但只有变量b11具有统计显著性.回归方程：y=35.19781+b

你确定了什么是因变量和自变量那就是了啊logistic回归的因变量必须是分类变量,有二分类的因变量和多分类因变量如果是二分类因变量,就是你说的因变量只有0和1两个编码的,就用二元logistic回归如

啥意思啊据我对问题的了解做以下回答比较标准化回归系数,值最大的表示影响最大,前提是具有显著性.

如果自变量里面的分类变量是只有两个分类的,那你就把它跟其他定量自变量一起挪到自变量对话框就可以的如果分类变量超过两个分类,有3个或以上时,需要实现设定哑变量或者是叫做虚拟变量.这个需要自己重新编码,就

这个地方需要做典型相关分析,我给你个典型相关分析的SPSS程序：(1)按file——new——syntax的顺序新建一个语句窗口.在语句窗口中输入下面的语句：INCLUDE'D:\SpssWin\Ca

不用输,直接将excel导入SPSS,然后再对变量进行设置

多重共线性的处理的方法（一）删除不重要的自变量自变量之间存在共线性,说明自变量所提供的信息是重叠的,可以删除不重要的自变量减少重复信息.但从模型中删去自变量时应该注意：从实际经济分析确定为相对不重要并

量C的大小由量A、量B决定,即是说在自变量A、B的取值范围内,任给它们的一个值,都有唯一确定的C值与它们对应,那么C就是自变量A、B对应的函数值,可记为C=f(A,B)；如果C是隐函数,可记为F(A,

用机器学习中的支持向量机之类的应该可以吧?好像搜索一下支持向量机和函数拟合,有很多结果.你参考一下,我也不知道多元的行不行.以前机器学习课,那些逻辑回归SVM,通过大量数据训练来得到一个最适合的函数,

两个变量之间有一个关系,这两个变量本来就是平等的,客观上是没有区别的.但是对于应用问题,主观上是可以有自己的判断的.例如：C＝2∏R.一般看来.R是自变量.但是,题目如果给的是周长C.那么C就应该看成

这是个非线性方程（有x*y项）,考虑用非线性回归的nlinfit函数.beta=nlinfit(X,y,fun,beta0)将函数表示成fun,X,Y是函数图像上的一系列点值向量,beta0是参数估计

事情是这样的：使用symsabc是正确的做法.但是不要将xy也定义在内,symsa,b,c,y,x岂不是将abcxy全都定义为了符号变量,那这样y=a*x^2+b*x+c就变成了一条赋值语句,即将a*

初中阶段对于函数的定义从两个方面考虑一是：要含有两个变量二是：一个变量随另一个的变化而变化简单是说就是取一个变量的值,这时只能找到唯一的另一个变量的值与之相对应这时我们说先赋值的变量是自变量,另一个是

将年份编码为1,2,3,4.,然后用回归分析当中的线性模型或非线性模型来来预测就可以了.再问：你好我用非线性S模型求出函数Y=e^(-0.924-0.379/t)，除了第一年符合，其他年份结果都不符合

可以通过“多分类Logistic回归”完成,Analyze——Regression——MultinomialLogisticRegression▲Dependent:战略类型▲Factor(s):自变

比方说：温度改变了,酶的活性也跟着改变.温度是自变量,酶的活性是因变量.自变量是我们做实验控制的变量,而因变量是因为自变量改变而发生改变的变量（也就是实验所得到的结果）.

（一）定义变量输入数据前首先要定义变量.单击valuableview定义变量即要定义变量名、变量类型、变量长度（小数位数）、变量标签（或值标签）和变量的格式.每一行表示一个变量的定义信息,包括Name