% Conjunto de datos
x=[1:10];
y=[5.1,7,8.9,11.1,13.2,14.8,17,18.9,21.1,23.1];
% Grafico de los datos
plot(x,y,'r*')
hold on
% Calculo de la recta de regresion
p=polyfit(x,y,1)
% Calculo del error
errorc=norm(y-polyval(p,x))
% Grafica de la recta de regresion
xp=[1:0.01:10];
yp=polyval(p,xp);
plot(xp,yp)
xlabel('Tiempo(meses)'),ylabel('Poblaciļon(miles)')
hold off
%
% Las siguientes instrucciones deben estar en un fichero aparte
% ##################### Inicio del fichero ####################
function [a,b]=rectareg(x,y)
M=[length(x),sum(x);sum(x),sum(x.^2)];
u=[sum(y);sum(x.*y)];
sol=M\u;
a=sol(1);
b=sol(2);
% ##################### fin del fichero ####################
% Ejemplo112.m
% Conjunto de datos
x=[1:10];
y=[5.1, 7, 8.9, 11.1, 13.2, 14.8, 17, 18.9, 21.1, 23.1];
% Grafico de los datos
plot(x,y,'r*')
hold on
% Calculo de la recta de regresion
[a,b]=rectareg(x,y)
% Calculo del error
errorc=norm(y-(a+b*x))
% Grafica de la recta de regresion
xp=[1:0.01:10];
yp=a+b*xp;
plot(xp,yp)
xlabel('Tiempo(meses)'),ylabel('Poblaciļon(miles)')
hold off
%
% Ejemplo113.m
% Conjunto de datos aproximadamente alineados
x=[1:20];
y=2+3*x+4*rand(1,20);
[p,ex]=polyfit(x,y,1)
% Calculo del error
errorc=norm(y-polyval(p,x))
% Grafica de la recta de regresion
xp=[1:0.01:20];
[yp,dx]=polyval(p,xp,ex);
plot(x,y,'*',xp,yp,'-',xp,yp+2*dx,'r:',xp,yp-2*dx,'r:')
grid on
%
% Las siguientes instrucciones deben estar en un fichero aparte
% ##################### Inicio del fichero ####################
function [a,b]=aproxexp(x,y)
Y=log(y);
M=[length(x), sum(x); sum(x), sum(x.^2)];
u=[sum(Y); sum(x.*Y)];
sol=M\u;
a=exp(sol(1));
b=sol(2);
% ##################### fin del fichero ####################
% Ejemplo 121.m
% Conjunto de datos
x=[0:5];
y=[102.9, 75.8, 56.1, 42.2, 31.1, 23.6];
% Grafico de los datos
plot(x,y,'r*')
hold on
% Calculo de la exponencial
[a,b]=aproxexp(x,y)
% Calculo del error
errorc=norm(y-a*exp(b*x))
% Grafica de la exponencial
xp=[0:0.01:5];
yp=a*exp(b*xp);
plot(xp,yp)
xlabel('Tiempo(horas)'),ylabel('Cantidad(mg)')
hold off
%
% Ejercicio 122
p=polyfit(x,log(y),1)
b=p(1);a=exp(p(2))
errorc=norm(y-a*exp(b*x))
%
% Ejercicio 123
x=(1:10);
y=[3.5 3.6 4.1 4.5 5.1 5.5 6.1 6.6 7.4 8.2];
[p,ex]=polyfit(x,log(y),1)
%b=p(1);a=exp(p(2))
%errorc=norm(y-a*exp(b*x))
errorc=norm(y-exp(polyval(p,x)))
xp=linspace(1,10);
%yp=a*exp(b*xp);
[yp,dx]=polyval(p,xp,ex);
yp=exp(yp);dx=exp(dx);
plot(x,y,'*',xp,yp,'-',xp,yp+2*dx,'r:',xp,yp-2*dx,'r:')
grid on