matlab求解线性回归方程

在MATLAB中，可以使用内置函数`polyfit`和`polyval`来求解线性回归问题。线性回归是一种统计学方法，用于建立两个变量之间线性关系的模型。假设我们有一个数据集`X`表示自变量，`Y`表示因变量，求解线性回归方程的过程如下：

1. **数据准备**：

   X = ...; % 自变量矩阵，通常是行向量形式的数据
   Y = ...; % 因变量列向量

2. **拟合直线模型**：
`p = polyfit(X, Y, 1);` 这里，`1`表示我们要找的是一次多项式（也就是线性），`p`是一个包含斜率和截距的向量。

3. **得到回归方程**：
`y_fit = polyval(p, X);` 这会计算出每个`X`值对应的预测值`y_fit`。

4. **结果展示**：
可以通过绘制散点图并添加拟合的直线来查看结果，例如：

   scatter(X, Y);
   hold on;
   plot(X, y_fit, 'r'); % 红色线表示线性回归线
   legend('Data', 'Linear Fit');