matlab 线性回归

MATLAB中可以使用regress函数进行线性回归分析。在给定自变量和因变量的数据后，可以通过调用regress函数来建立两者之间的线性回归方程。例如，在给定自变量x和因变量y的数据后，可以使用以下代码进行线性回归分析：

x = \[1097 1284 1502 1394 1303 1555 1917 2051 2111 2286 2311 2003 2435 2625 2948 3055 3372\];
y = \[698 872 988 807 738 1025 1316 1539 1561 1765 1762 1960 1902 2013 2446 2736 2825\];
X = \[ones(size(x')), x'\];
\[b, bint, r, rint, stats\] = regress(y', X, 0.05);

其中，b是回归系数，bint是回归系数的置信区间，r是残差，rint是残差的置信区间，stats是回归统计信息。

通过调用regress函数，可以得到回归系数b、回归系数的置信区间bint、残差r、残差的置信区间rint以及回归统计信息stats。这些结果可以帮助我们分析自变量和因变量之间的线性关系。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [使用MATLAB进行线性回归分析](https://blog.csdn.net/wokaowokaowokao12345/article/details/102837801)[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^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [利用Matlab进行线性回归分析（1）](https://blog.csdn.net/sereasuesue/article/details/111513997)[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^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]