非线性回归是回归函数关于未知回归系数具有非线性结构的回归。常用的处理方法有回归函数的线性迭代法、分段回归法、迭代最小二乘法等。非线性回归分析的主要内容与线性回归分析相似。

统计参考数据集项目由美国国家标准与技术研究院IT实验室统计工程部门的工作人员维护，它是一组数据集，这些数据集已在万维网上公开提供，目的是提供基准用于测试统计软件的应用程序。 数据集由美国联邦政府机构 NIST 维护，他们向我证实，这将数据本身完全置于公共领域内。 考虑到这一点，为方便起见并为更广泛的MATLAB社区提供有用的服务，我将所有非线性回归数据集都转换为易于使用的MAT文件，其中包含每个数据集的“结构”对象，每个对象都包含： * 因变量，x * 观察/模拟，y * 描述模型函数 f(b,x) 的函数句柄* b0和b1，每个数据集给出的两个起点* 校准的真值，breal * 给定的标准偏差，bsd 引用 NIST 小组网站上的文字来激励这个项目： “...对非线性最小二乘软件的大多数评估还应包括对代码可靠性的衡量，即代码在找到（或未找到）解决方案时是否正确识别。这里提供的

RBF网络的回归---实现非线性函数回归的实现

非线性回归实例选讲－－酶促反应 问题 研究酶促反应（酶催化反应）中——嘌呤霉素(处理与否)——对反应速度与底物（反应物）浓度之间关系的影响. 酶促反应 由酶作为催化剂催化进行的化学反应 生物体内的化学反应绝大多数属于酶促反应 酶促反应中酶作为高效催化剂使得反应以极快的速度（103~1017倍）或在一般情况下无法反应的条件下进行 酶是生物体内进行各种化学反应最重要的因素

(word完整版)matlab多元非线性回归.doc

偏最小二乘回归提供一种多对多线性回归建模的方法，特别当两组变量的个数很多，且都存在多重相关性，而观测数据的数量（样本量）又较少时，用偏最小二乘回归建立的模型具有传统的经典回归分析等方法所没有的优点。

基于MATLAB的多元非线性回归模型.pdf

matlab回归（拟合）总结前言1、学三条命令polyfit(x,y,n)---拟合成一元幂函数（一元多次）regress(y,x)----可以多元， nlinfit(x,y,’fun’,beta0) (可用于任何类型的函数，任意多元函数，应用范围最广，最万能的)2、同一个问题，这三条命令都可以使用，但结果肯定是不同的，因为拟合的近似结果，没有唯一的标准的答案。相当于咨询多个专家。3、回归的操作步骤：根据图形（实际点），选配一条恰当的函数形式（类型）---需要数学理论与基础和经验。（并写出该函数表达式的一般形式，含待定系数）------选用某条回归命

拟合非线性回归模型的艺术通常始于选择模型形式。 此提交试图向读者传授一个简单但通用的模型范式，将其作为基本形状的总和，然后移动和缩放以适应数据。 我已经包含了基本形式的寓言，每个形式都已绘制。 每个表格也有一些基本特征的描述，例如限制和其他特殊值。 谁可能希望阅读此提交？ 任何对将经验模型拟合到他们的 (1-d) 数据感兴趣的人，尽管这里的许多想法也适用于更高维度的问题。 请将我犯的任何错误以及我未能包含在动物书中的任何有趣的功能形式通过电子邮件发送给我。

matlab多元参数非线性回归模型代码