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r语言写多元方程

文章阐述了关于r语言写多元方程，以及r语言如何解方程的信息，欢迎批评指正。

简述信息一览：

我们利用MATLAB求下图双曲线方程x^2/4^2-y^2/3^2=1和直线方程y=1/2*x+1的交点。启动MATLAB，新建脚本（Ctrl+N），在脚本编辑区输入如图代码。

用matlab求曲线的斜率或切线的方法，就是按照微积分的方法求解是一样的，则不过是matlab语言去描述。例如，求曲线y=x在点（1，1）的切线方程。

（图片来源网络，侵删）

首先就是点击在命令行窗口中输入helppolyfit，看一下函数用法。接着在m脚本中创建x，y两个数组，其中x作为横坐标，y作为纵坐标。然后输入代码，进行线性拟合。接着运行m文件，可以看到线性拟合的效果。

使用griddata函数，可进行三维拟合，并求出任意点处的值，之前用过求电流温度和电阻率的函数拟合如下rq=griddata（i，t，r，iq，tq）。

最简单的用：ezplot（‘表达式’）例如：画y=x 就是：ezplot（y=x）画y=3X^2+2X+1就是：ezplot（y=3*X^2+2*X+1），注意*不能省。

（图片来源网络，侵删）

R平方（R2）的范围是0到1，代表结果变量中的变化比例，可以用模型预测变量来解释。对于简单的线性回归，R2是结果与预测变量之间的皮尔森相关系数的平方。在多元线性回归中，R2表示观察到的结果值与预测值之间的相关系数。

使用置信区间：可以通过confint（）函数来获取每个解释变量系数的置信区间。某个解释变量的系数的置信区间包括0，这表明其系数为0。

在R语言中，模拟回归数据的功能通常可以在许多不同的包中找到。

在日常学习或工作中经常会使用线性回归模型对某一事物进行预测，例如预测房价、身高、GDP、学生成绩等，发现这些被预测的变量都属于连续型变量。

多元方差分析（ multivariate ***ysis of variance ，MANOVA），亦称为多变量方差分析，即表示多元数据的方差分析，是一元方差分析的推广。

单因素多元方差分析有两个前提假设，一个是多元正态性，一个是方差—协方差矩阵同质性。（1）多元正态性第一个假设即指因变量组合成的向量服从一个多元正态分布。可以用Q-Q图来检验该假设条件。

百度学习了一下，重复测量方差分析的R格式：model=aov（Y ~ B * W + Error（Subject/W），其中B是组间因子，W是组内因子，subject是实验对象的ID。

数据准备结果可视化方法1：interaction.plot（）函数来展示双因素方差分析的交互效应。图形解读：无论哪个品种，v1值均是N2显著高于N1，品种来看，a品种显著高于b品种。方法2：gplots包中的plotmeans（）函数来展示交互效应。

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