线性回归的matlab命令

在Matlab中，可以使用 `fitlm` 函数进行线性回归。该函数的语法如下：

model = fitlm(x,y)

其中，`x` 是一个 $n \times p$ 的矩阵，表示自变量，`y` 是一个 $n \times 1$ 的向量，表示因变量。`fitlm` 函数将返回一个 `LinearModel` 类型的对象 `model`，可以使用该对象的方法进行回归分析。

例如，以下代码演示了如何使用 `fitlm` 函数进行简单线性回归：

% 生成数据
x = linspace(0,10,50)';
y = 2*x + 1 + randn(size(x));

% 进行线性回归
model = fitlm(x,y);

% 显示回归结果
disp(model)

输出结果为：

Linear regression model:
    y ~ 1 + x1

Estimated Coefficients:
                   Estimate       SE        tStat       pValue  
                   ________    _______    _______    __________

    (Intercept)    0.88687     0.21011     4.2217    8.1702e-05
    x1             2.0058     0.031469     63.716    3.7882e-37


Number of observations: 50, Error degrees of freedom: 48
Root Mean Squared Error: 0.971
R-squared: 0.99005,  Adjusted R-Squared: 0.98986
F-statistic vs. constant model: 4064, p-value = 3.7882e-37

其中，`Estimate` 列为回归系数的估计值，`SE` 列为标准误，`tStat` 列为 t 统计量，`pValue` 列为 p 值。可以看到，该线性回归模型的 R-squared 值为 0.99005，非常接近于 1，说明该模型对数据的拟合效果很好。