matlab线性回归方程

在Matlab中，可以使用回归分析建立两个变量之间的线性回归方程。首先，需要将自变量和因变量的数据存储在相应的数组中。然后，可以使用regress函数进行回归分析。下面是一个示例代码：

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

在这个例子中，自变量序列数据存储在x数组中，因变量序列数据存储在y数组中。然后，通过将自变量和常数项组合成一个新的矩阵X，调用regress函数进行回归分析。该函数返回回归系数b，回归系数的置信区间bint，残差r，残差的置信区间rint，以及统计信息stats。

根据以上代码的输出结果，回归方程可以表示为：y = -479.8659 + 0.9961x。这是一个线性回归方程，其中-479.8659是截距，0.9961是自变量的系数。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [MATLAB之线性回归方程模型](https://blog.csdn.net/weixin_45573296/article/details/104610932)[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: 50%"]
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