江湖救急!哪位高手能用Matlab或Mathematica帮我求解一个问题数据如下：X 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007Y 138553 143199 151797 174990 203227 224682 246270 265480假设一元线性回归模型为：y=β0+β1x+ε,且E(ε)=0,D

江湖救急!哪位高手能用Matlab或Mathematica帮我求解一个问题数据如下：X 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007Y 138553 143199 151797 174990 203227 224682 246270 265480假设一元线性回归模型为：y=β0+β1x+ε,且E(ε)=0,D
江湖救急!哪位高手能用Matlab或Mathematica帮我求解一个问题
数据如下：
X 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007
Y 138553 143199 151797 174990 203227 224682 246270 265480
假设一元线性回归模型为：y=β0+β1x+ε,且E(ε)=0,D(ε)=σ2 ,未知参数β0,β1为回归系数,自变量x为回归变量,y=β0+β1x为y对x的回归方程.
要求：用最小二乘法解出β0和β1
最好有详细说明,不要只给出答案.答好的话有加分!

江湖救急!哪位高手能用Matlab或Mathematica帮我求解一个问题数据如下：X 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007Y 138553 143199 151797 174990 203227 224682 246270 265480假设一元线性回归模型为：y=β0+β1x+ε,且E(ε)=0,D
我也用matlab做了点回归分析:
code:
x=[2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007];
y=[138553 143199 151797 174990 203227 224682 246270 265480];
plot(x,y,'*'),title('y与x的散点图')
a=ones(8,1);
X=[a,x'];
alpha=0.05;
[b,bint,r,rint,stats]=regress(y',X,alpha)
answer:
b =
1.0e+007 *
-3.9178
0.0020
bint =
1.0e+007 *
-4.5686 -3.2671
0.0016 0.0023
r =
1.0e+004 *
1.3809
-0.1197
-1.2250
-0.8709
-0.0124
0.1680
0.3616
0.3175
rint =
1.0e+004 *
0.4763 2.2854
-2.0803 1.8410
-2.8283 0.3783
-2.7977 1.0559
-2.1619 2.1372
-1.9138 2.2498
-1.5631 2.2864
-1.4091 2.0440
stats =
1.0e+007 *
0.0000 0.0000 0.0000 7.4004
最后y=-39178000+20000x

我用matlab二次拟合的程序如下：
x=[2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007];
>> y=[138553 143199 151797 174990 203227 224682 246270 265480 ];
polyfit(x,y,2)
运行结果为：
ans =
1.0e+007 *
...

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我用matlab二次拟合的程序如下：
x=[2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007];
>> y=[138553 143199 151797 174990 203227 224682 246270 265480 ];
polyfit(x,y,2)
运行结果为：
ans =
1.0e+007 *
0.0020 -3.9178
我其他的就不太明白了。
假设一元线性回归模型为：y=β0+β1x+ε,且E(ε)=0,D(ε)=σ2 ,未知参数β0，β1为回归系数，自变量x为回归变量，y=β0+β1x为y对x的回归方程。
我不明白这句话什么意思？
等我再看看。

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用Matlab来求解非常简单：
x=....输入数据，
y=....输入 数据，得两个数组；
P=polyfit（x，y，1）得：B1=20000，B0=--3.9178*10^7，y=B1x+B0；
Y1=polyval（B，x）；
误差e=Y1-y ， D=std(e);
最小二乘法是使各节点处的偏差p（xi）-yi的平方和达到最小。数学...

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用Matlab来求解非常简单：
x=....输入数据，
y=....输入 数据，得两个数组；
P=polyfit（x，y，1）得：B1=20000，B0=--3.9178*10^7，y=B1x+B0；
Y1=polyval（B，x）；
误差e=Y1-y ， D=std(e);
最小二乘法是使各节点处的偏差p（xi）-yi的平方和达到最小。数学上已经证明，最小二乘逼近问题的解总是确定的。

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