MATlab regress函数

MATLAB中的regress函数是用于执行多元线性回归分析的函数。它的语法如下：

[b, bint, r, rint, stats] = regress(y, X)

其中，y是一个n x 1的向量，表示因变量，X是一个n x p的矩阵，表示自变量，b是一个p x 1的向量，表示回归系数，bint是一个p x 2的矩阵，表示回归系数的置信区间，r是一个n x 1的向量，表示残差，rint是一个n x 2的矩阵，表示残差的置信区间，stats是一个1 x 4的向量，包含回归统计信息。

例如，要对以下数据进行回归分析：y = [1;2;3;4;5]，X = [1 2;2 3;3 4;4 5;5 6]，可以使用如下代码：

[b, bint, r, rint, stats] = regress(y, X)

其中，b是[0.1667;0.9]，表示回归系数，stats是[0.4082;0.9831;0.5;2]，表示R方、F值、p值和误差自由度。

相关问题

matlab regress函数

MATLAB中的regress函数是用于线性回归分析的函数。它可以帮助我们找到一个线性模型，以最小化预测值和实际值之间的误差。下面是一个regress函数的示例：

假设我们有一个数据集，其中包含两个变量x和y。我们想要找到一个线性模型，以预测y的值，给定x的值。我们可以使用regress函数来执行此操作。以下是一个示例代码：

x = [1 2 3 4 5]';
y = [2 4 6 8 10]';
[b, bint, r, rint, stats] = regress(y,x);

在这个例子中，我们将x和y作为向量输入到regress函数中。函数返回五个输出变量：b是回归系数向量，bint是回归系数的置信区间，r是残差向量，rint是残差的置信区间，stats是回归统计信息。

我们可以使用b向量来构建我们的线性模型。在这个例子中，我们的模型是y = 2x。我们可以使用这个模型来预测y的值，给定x的值。

总之，regress函数是一个非常有用的工具，可以帮助我们进行线性回归分析，并找到最佳的线性模型。

matlabregress函数

`matlabregress`函数是MATLAB中的一个用于线性回归分析的函数，它可以用来估计线性模型的系数和标准误差，同时还可以计算多个回归系数的置信区间和预测区间。

该函数的语法如下：

[b, bint, r, rint, stats] = matlabregress(y, X)

其中，`y`是因变量向量，`X`是自变量矩阵。`b`是回归系数向量，`bint`是回归系数置信区间矩阵，`r`是残差向量，`rint`是残差置信区间矩阵，`stats`是回归统计信息向量。

在实际应用中，可以使用该函数来进行回归分析，例如在金融学中，可以用它来预测某个证券价格的变化，或者在经济学中，可以用它来分析某个经济指标与其他指标之间的关系。