matlab四元多项式回归

以下是使用Matlab进行四元多项式回归的步骤：

1.准备数据：将需要进行回归分析的数据存储在一个矩阵中，其中每一列代表一个自变量，最后一列代表因变量。

2.使用“regress”函数进行回归分析：使用“regress”函数进行回归分析，该函数的语法如下：

[b,bint,r,rint,stats] = regress(y,X)

其中，y是因变量向量，X是自变量矩阵，b是回归系数向量，bint是回归系数置信区间，r是残差向量，rint是残差置信区间，stats是回归统计信息。

3.使用“polyfitn”函数进行四元多项式回归：使用“polyfitn”函数进行四元多项式回归，该函数的语法如下：

[P, S] = polyfitn(X, y, n)

其中，X是自变量矩阵，y是因变量向量，n是多项式次数，P是多项式系数向量，S是多项式拟合的统计信息。

4.使用“polyvaln”函数进行预测：使用“polyvaln”函数进行预测，该函数的语法如下：

yfit = polyvaln(P, X)

其中，P是多项式系数向量，X是自变量矩阵，yfit是预测的因变量向量。

参考代码如下：

% 准备数据
x1 = [1;2;3;4;5];
x2 = [2;4;6;8;10];
x3 = [3;6;9;12;15];
x4 = [4;8;12;16;20];
y = [5;10;15;20;25];
X = [x1,x2,x3,x4];

% 使用regress函数进行回归分析
[b,bint,r,rint,stats] = regress(y,X);

% 使用polyfitn函数进行四元多项式回归
n = 4; % 多项式次数
[P, S] = polyfitn(X, y, n);

% 使用polyvaln函数进行预测
yfit = polyvaln(P, X);

% 输出结果
disp('回归系数：');
disp(b);
disp('多项式系数：');
disp(P);
disp('预测结果：');
disp(yfit);