隨著就業(yè)壓力越來越多，社會對學(xué)歷要求越來越高，考研成為了提升就業(yè)競爭能力的首選鞠苟。以下為楓葉收集的考研信息全跨，用最小二乘法算法進(jìn)行預(yù)測。
基本思想：求出這樣一些未知參數(shù)使得樣本點和擬合線的總誤差（距離）最小成肘。
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下表為我收集的1995年到2018年歷年考研人數(shù)數(shù)據(jù)卖局。
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%基于最小二乘法預(yù)測
[Num,Txt,Raw]=xlsread('歷年考研數(shù)據(jù).xlsx');%導(dǎo)入數(shù)據(jù)
Y1=Num(:,2)';
year=1995:2021; %未來四年
b1=sum(((year(1:24)-1995)-mean(year(1:24)-1995)).*(Y1-mean(Y1)))/sum(((year(1:24)-1995)-mean((year(1:24)-1995))).^2);
a1=mean(Y1)-b1*mean((year(1:24)-1995));
YY1=a1+b1.*(year-1995); %預(yù)測報考人數(shù)
Y2=Num(1:end-2,4)';
b2=sum(((year(1:22)-1995)-mean(year(1:22)-1995)).*(Y2-mean(Y2)))/sum(((year(1:22)-1995)-mean((year(1:22)-1995))).^2);
a2=mean(Y2)-b2*mean(year(1:22)-1995);
YY2=a2+b2.*(year-1995); %預(yù)測報考人數(shù)
plot(year,YY1,'r-s')
hold on
plot(year,YY2,'b-h')
plot(year(1:24),Num(:,2),'g-d')%實際人數(shù)
plot(year(1,1:22),Y2,'m-p')
xlabel('年份')
ylabel('人數(shù)(萬)')
legend('預(yù)測報考人數(shù)','實際報考人數(shù)','實際錄取人數(shù)','預(yù)測錄取人數(shù)')
set(gca,'XTick',1995:1:2021)
grid on
所得結(jié)果圖
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