regress

`regress` 是 MATLAB 中用于多元线性回归的函数。它的基本语法如下：

[b, bint, r, rint, stats] = regress(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，`r` 是残差向量，`rint` 是残差区间，`stats` 是统计信息。

需要注意的是，`y` 和 `X` 的长度和行数必须相等，`X` 的第一列必须全为 1，表示截距项。

相关问题

regress matlab

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。

regress stata

在Stata中，"regress"是一个回归分析的命令。在回归分析中，你需要指定一个目标变量（也称为因变量或回归变量）和一组预测变量（也称为自变量或解释变量）来建立回归模型。

一个典型的回归命令的格式是：regress 目标变量 预测变量1 预测变量2 ... 。例如，"regress lntc lnq lnpf lnpk lnpl" 表示进行了一个回归分析，其中lntc是目标变量，lnq、lnpf、lnpk和lnpl是预测变量。

回归分析的结果通常包括各个预测变量的系数（即回归系数）和截距项（如果有）。这些系数可以用来解释预测变量与目标变量之间的关系。

在Stata中，你还可以使用额外的选项来控制回归分析的一些参数。例如，如果你不希望回归模型包括截距项，你可以使用"noconstant"选项，如"regress lntc lnq lnpf lnpk lnpl, noc"。

需要注意的是，以上提供的内容仅为一个简单的例子，实际回归分析中可能涉及更多的变量和选项。具体的回归分析结果应该综合考虑数据集和分析目的来进行解释和应用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [stata regress 多变量回归 regression结果分析](https://blog.csdn.net/u013429988/article/details/78973503)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [stata 线性回归分析基本操作](https://blog.csdn.net/weixin_44723899/article/details/100973408)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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