matlab回归分析代码

在MATLAB中进行回归分析的代码可以根据具体的问题和数据类型进行选择和调整。以下是一些常见的回归分析方法的MATLAB代码实现示例：

1. 线性回归

% 假设数据变量为x和y
% 建立线性回归模型
model = fitlm(x, y);

% 查看回归模型的统计信息
summary(model);

% 查看回归模型的系数
coefficients = model.Coefficients;

2. 多项式回归

% 假设数据变量为x和y
% 设定多项式的次数
n = 2;

% 建立多项式回归模型
model = fitlm(x, y, 'poly' ,n);

% 查看回归模型的统计信息
summary(model);

% 查看回归模型的系数
coefficients = model.Coefficients;

3. 非线性回归

% 假设数据变量为x和y
% 假设非线性模型为y = a * exp(b*x) + c
% 定义非线性模型函数
nonlinearModel = @(b, x) b(1) * exp(b(2)*x) + b(3);

% 初始化参数估计
beta0 = [1, 1, 1];

% 进行非线性回归拟合
beta = nlinfit(x, y, nonlinearModel, beta0);

% 获取回归模型的系数
coefficients = beta;

这只是一些常见回归分析方法的简单示例，实际应用中还可以根据具体问题和数据的特点进行更加复杂和定制化的回归分析。参考资料中提供了更详细的MATLAB代码实现说明。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [回归方法--一元回归，多元回归，逐步归回，Logistic 回归](https://blog.csdn.net/dongbia68487/article/details/101338170)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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