《表5 各回归拟合方程统计分析》

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建立回归模型后，利用MATLAB中regress函数，由最小二乘法对其进行参数估计确定回归系数求出预测值后，再进行统计分析、假设检验、回归系数检验判断拟合函数是否显著，其统计分析结果见表5。由表5可以看出：二次多项式回归模型、幂函数回归模型、指数函数回归模型的复相关系数（R2）和校正复相关系数（R2Adj）均在0.72以上，各回归模型的P均小于0.01，拟合效果均显著；与幂函数回归模型和指数函数回归模型相比，二次多项式回归模型的R2和R2Adj更接近“1”，F大于对应的检验下限，故选用二次多项式模型为本次试验预测的回归模型。以表4中的数据代入二次多项式拟合方程，求解方程拟合值。图4所示为回归方程拟合值与实测值的对比。由图4可见回归方程具有较高精度，拟合效果非常显著。