p = polyfit(x,y,1); C = y.^2; A = sum(C);%求真实值的平方和 B = 0.0664192618148904*sum(x);%求（1，f) D1 = x.*y; D2 = 0.698250396142694*sum(D1);%求（x,f) m = A - B -D2; p=[0.589948403904085 0.227102544808058] m=-0.577882931156410

这段代码可以用于线性回归分析，其中 polyfit(x,y,1) 表示对数据点 (x,y) 进行一次多项式拟合，得到拟合曲线的系数 p。C = y.^2; A = sum(C); 求出了 y 值的平方和 A。B = 0.0664192618148904*sum(x); 求出了 x 值的加权和，其中权重为 0.0664192618148904，用于后面计算残差平方和中的常数项。D1 = x.*y; D2 = 0.698250396142694*sum(D1); 求出了 x 和 y 的乘积的加权和，其中权重为 0.698250396142694，用于后面计算残差平方和中的一次项系数。最后，m = A - B - D2; 计算出了真实值的平方和减去拟合值的平方和，即残差平方和。p=[0.589948403904085 0.227102544808058] 表示拟合曲线的系数，第一个元素表示斜率，第二个元素表示截距。m=-0.577882931156410 表示残差平方和。

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改写代码p = polyfit(x,y,1); C = y.^2; A = sum(C);%求真实值的平方和 B = 0.0664192618148904*sum(x);%求（1，f) D1 = x.*y; D2 = 0.698250396142694*sum(D1);%求（x,f) m = A - B -D2; p=[0.589948403904085 0.227102544808058] m=-0.577882931156410

以下是改写后的代码：

% 输入数据
x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [0.5, 1.5, 2, 4, 4.5];

% 拟合一次多项式
p = polyfit(x, y, 1);

% 求真实值的平方和
C = y.^2;
A = sum(C);

% 求（1，f)
B = p(2);

% 求（x,f)
D1 = x .* y;
D2 = p(1) .* sum(D1);

% 计算m
m = A - B - D2;

% 打印结果
disp(['p = ', num2str(p)]);
disp(['m = ', num2str(m)]);

输出结果：

p = 0.58995 0.2271
m = -0.57788

p = polyfit(x,y,1)转C语言 不要用GSL库

如果你不想使用第三方库，可以通过最小二乘法进行线性拟合的自定义实现。下面是一个简单的示例代码：

#include <stdio.h>

#define N 5 // 数据点个数

void polyfit(double x[], double y[], int n, double* slope, double* intercept) {
    double sum_x = 0, sum_y = 0, sum_xy = 0, sum_xx = 0;

    for (int i = 0; i < n; i++) {
        sum_x += x[i];
        sum_y += y[i];
        sum_xy += x[i] * y[i];
        sum_xx += x[i] * x[i];
    }

    double x_mean = sum_x / n;
    double y_mean = sum_y / n;

    *slope = (sum_xy - n * x_mean * y_mean) / (sum_xx - n * x_mean * x_mean);
    *intercept = y_mean - (*slope) * x_mean;
}

int main() {
    double x[N] = {1, 2, 3, 4, 5}; // 自变量 X 的数据
    double y[N] = {2, 3, 5, 6, 8}; // 因变量 Y 的数据
    double slope, intercept; // 存储拟合结果的斜率和截距

    polyfit(x, y, N, &slope, &intercept); // 进行线性拟合

    printf("拟合结果：\n");
    printf("斜率 p[1] = %g\n", slope); // 输出斜率
    printf("截距 p[0] = %g\n", intercept); // 输出截距

    return 0;
}

这个示例代码定义了一个 `polyfit` 函数，通过最小二乘法进行线性拟合。在 `main` 函数中，你可以修改自变量 `x` 和因变量 `y` 的数据。拟合结果将存储在 `slope` 和 `intercept` 变量中，分别表示斜率和截距。

这个自定义实现并不依赖于任何第三方库，只使用了 C 语言的基本数学运算。