回归模型matlab

回归模型在MATLAB中可以通过使用回归分析函数来建立。在MATLAB中，可以使用一元回归分析函数`regress`或非线性回归分析函数`nlinfit`来建立回归模型。

对于一元线性回归模型，可以使用`regress`函数。例如，给定自变量序列数据x和因变量序列数据y，可以使用以下代码建立回归模型：

x = [1097 1284 1502 1394 1303 1555 1917 2051 2111 2286 2311 2003 2435 2625 2948 3055 3372];
y = [698 872 988 807 738 1025 1316 1539 1561 1765 1762 1960 1902 2013 2446 2736 2825];

X = [ones(size(x')), x'];
[b, bint, r, rint, stats] = regress(y', X, 0.05);

这里，`b`是回归系数，`bint`是回归系数的置信区间，`r`是残差，`rint`是残差的置信区间，`stats`是回归统计信息。

对于非线性回归模型，可以使用`nlinfit`函数。例如，给定自变量序列数据X和因变量序列数据Y，可以使用以下代码建立回归模型：

beta = nlinfit(X, Y, modelfun, beta0);

这里，`modelfun`是指定的非线性回归模型，`beta0`是初始值，`beta`是估计的回归系数。

需要注意的是，以上代码只是示例，实际使用时需要根据具体的数据和模型进行相应的调整。