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散点回归曲线及置信区间的绘制（test.py）

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简介：
本代码test.py实现散点回归分析并绘制回归曲线与置信区间，适用于数据分析和统计建模场景。 绘制数据及其线性回归模型拟合。有若干种互斥的选项用于估计回归模型，请参阅教程以获取更多信息。

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  • 散点回归曲线及置信区间的绘制（test.py）
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  • MATLAB绘制拟合图形-Bootstrap Demo: 通过非线性回归生成参数的自举置信区间
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    本示例展示如何使用MATLAB进行非线性回归分析，并利用Bootstrap方法计算模型参数的自举置信区间，以评估数据拟合的不确定性。 MATLAB用拟合出的代码绘图该文档展示了Bootstrap在使用Matlab进行非线性回归问题中的应用。 第1部分：具有模拟数据的Bootstrap演示 为了展示Bootstrap的应用，我们首先从模型中生成一些带有噪声的数据： \[ B(t) = Bo \cdot (1 - e^{-Kh \cdot t}) \] 其中有两个参数：Bo（B的最大值）和Kh（过程的速度常数）。计算输入参数值及时间点向量以获取模型输出B(t)： ```matlab % 一级动力学模型函数 function B = Hidrolisis(Var, t) % Var表示模型的变量 Bo = Var(1); Kh = Var(2); B = Bo * (1 - exp(-Kh * t)); end ``` 模拟数据 为了生成实验数据，我们将正态分布的噪声添加到模型预测中。 ```matlab % 加载时间点 t = xlsread(PBM.xlsx, A2:A104); % 指定模型参数 Bo = 56.60; % mL ``` 这段代码演示了如何在MATLAB环境中使用Bootstrap方法来处理非线性回归问题，特别地是通过模拟带有噪声的数据来进行。
     
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