matlab多元线性拟合函数

Matlab中的多元线性拟合函数是regress()。它可以用于拟合一个或多个自变量与一个因变量之间的线性关系。函数的参数如下：[B,BINT,R,RINT,STATS] = regress(Y,X)。其中，Y是因变量，X是自变量的矩阵，B是回归系数（可以理解为斜率），BINT是回归系数的95%置信区间，R是残差，RINT是残差的置信区间，STATS包括了判定系数R^2、统计量观测值F、检验的p值和误差方差的估计等统计量。你可以使用这个函数来进行多元线性拟合分析。

相关问题

matlab多元线性拟合

nlinfit是Matlab中用于非线性拟合的函数。它可以根据给定的模型和数据，寻找最优的参数估计值，使得模型与数据之间的误差最小化。nlinfit函数可以处理多种不同的模型类型，包括指数、幂函数、对数函数等等。在使用nlinfit函数时，需要提供模型函数、初始参数值和数据。函数会返回最优的参数估计值和拟合的误差信息。

matlab多元非线性函数拟合曲线

多元非线性函数拟合曲线是指在多个自变量的情况下，通过拟合一个非线性函数来预测因变量的值。在Matlab中，可以使用nlinfit函数来进行多元非线性函数拟合。具体步骤如下：
1. 导入数据（参数和结果）。
2. 确定要拟合的函数，可以通过自己画个散点图预估一下，或者使用SPSS的曲线估算。
3. 确定要拟合的系数的预估值，可以全部写零，但最好有个大概想法。
4. 套用nlinfit函数，得出的beta矩阵就是要拟合的系数矩阵。
5. 可以通过covB回归系数的协方差、mse均方误差、r各点处的拟合残差、J雅各比矩阵的数值等来评估拟合效果。

需要注意的是，拟合的函数需要是非线性函数，而且需要使用内联函数来定义。同时，预估值的选择也会影响拟合效果，需要根据实际情况进行调整。