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其中，x为人均GDP，y为平均房价。
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（1）采用人工计算
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回归方程求解，需要采用最小二乘法的思路进行逐步求解，具体的求解变量如下：
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其中，代入每一个xi对应的每一个yi进行计算：
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将计算的结果代入上述的求偏导数进行解方程，求解三元一次方程，由此可得出：
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从而得到相应的人均GDP与房价的函数方程如下：
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根据函数，绘出函数图像如图10-2所示，该地区的人均GDP确实满足倒U曲线理论。在一个国家经济起飞阶段，随着国民经济或人均GDP的增长，房地产业的增长首先高于人均GDP的增长速度加速增长；但随着人均GDP的进一步增长，房地产业的发展速度将放缓，直至与人均GDP同速，甚至低于人均GDP的增长速度，其发展轨迹呈倒U曲线。
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（2）采用计算机编程求解
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采用最小二乘法进行人均GDP与房价二元一次函数拟合，编写MATLAB程序如下：
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clc,clear,close all %清屏和清除变量warning off %消除警告tic %计时开始load(‘GDP.mat’) %加载数据fj = GDP(:,1); %平均房价: 元/平米GDP = GDP(:,2); %人均GDP: 元GDP2 = 0:1000:2.43*max(GDP);b = polyfit(GDP,fj,2) %二次方程拟合fjy = b(1)*GDP2.^2+b(2)*GDP2+b(3); %方程计算figure(1), %新建图形窗口plot(GDP,fj,‘o-‘,‘linewidth’,2) %画图figure(2), %新建图形窗口plot(GDP,fj,‘o-‘,‘linewidth’,2) %画图hold on %图形保持句柄plot(GDP2,fjy,‘r-‘,‘linewidth’,2) %画图toc % 结束计时
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运行程序输出结果如下：
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b = -0.0000 0.3236 -177.0625 时间已过 0.328985 秒。 ＞＞
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由结果可知，采用计算机计算该方程，耗时0.328985秒，相比人工手算，节约了大量的时间，因此计算机的普及，使得工程应用问题简单化，用户可以节约更多的时间进行模型的优化分析，进行算法开发等。
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故该地区人均GDP与房价的关系为：
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这就是人工智能中最简单的应用之一，是不是相对很简单呢？
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