CPC 竞价对广告曝光次数的影响 - 使用 MATLAB 建模分析

根据题目描述，我们可以使用多元线性回归模型来建立竞价对曝光次数的影响模型。假设竞价为x，曝光次数为y，则模型可以表示为：\n\ny = \u03b20 + \u03b21 * x + \u03b5\n\n其中，\u03b20和\u03b21为待估计的系数，\u03b5为误差项。\n\n根据题目要求，我们需要使用Impression&&CPC.xlsx中的数据来拟合模型。下面是完整的MATLAB代码：\n\nmatlab\n% 读取数据\ndata = xlsread('Impression&&CPC.xlsx', 'Sheet1');\n\n% 提取竞价和曝光次数数据\nx = data(:, 1);\ny = data(:, 2);\n\n% 使用箱线图剔除异常值\nfigure;\nboxplot(x);\ntitle('竞价箱线图');\nfigure;\nboxplot(y);\ntitle('曝光次数箱线图');\n\n% 根据箱线图结果，剔除异常值（根据实际情况调整剔除范围）\nx(x < lower_bound_x | x > upper_bound_x) = [];\ny(y < lower_bound_y | y > upper_bound_y) = [];\n\n% 建立线性回归模型\nmodel = fitlm(x, y);\n\n% 输出模型系数\ndisp(model.Coefficients);\n\n% 绘制竞价和曝光次数散点图\nscatter(x, y);\nhold on;\n\n% 绘制回归线\nx_range = min(x) : 0.01 : max(x);\ny_pred = predict(model, x_range');\nplot(x_range, y_pred, 'r');\n\n% 添加标题和标签\ntitle('竞价与曝光次数关系');\nxlabel('竞价');\nylabel('曝光次数');\n\n\n请确保在运行代码之前，将数据文件Impression&&CPC.xlsx放在MATLAB当前工作目录中。