matlab 回归分析

MATLAB中的回归分析是通过最小二乘法来进行的。使用regress函数可以得到回归系数、回归系数的置信区间、残差、残差的置信区间以及一些统计量。具体的用法包括：
- b = regress(y,X)：返回回归系数b的向量，其中y是因变量，X是自变量矩阵。
- [b,bint] = regress(y,X)：同时返回回归系数b的置信区间bint。
- [b,bint,r] = regress(y,X)：同时返回残差r。
- [b,bint,r,rint] = regress(y,X)：同时返回残差的置信区间rint。
- [b,bint,r,rint,stats] = regress(y,X)：同时返回一些统计量，包括决定系数R^2、F值、p值以及误差方差的估计。
- [...] = regress(y,X,alpha)：可以指定显著性水平alpha的值。

在进行回归分析之前，可以先通过绘制散点图来观察数据的模式。然后可以使用cftool命令打开曲线拟合工具箱，将数据输入x和y中，并选择所需的曲线拟合函数。

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