matlab的回归方程

回归方程是用来描述自变量和因变量之间关系的数学模型。根据引用[1]中提供的信息，MATLAB中可以使用高斯-牛顿法来求解回归方程。具体地，可以使用函数model.m来建立回归方程，该函数接受自变量数据矩阵x和因变量数据向量y作为输入，并返回估计的系数b、残差R和Jacobi矩阵J。在回归方程中，自变量和因变量之间的关系可以通过估计的系数b来表示。

相关问题

matlab回归方程

根据引用中提到的多项式回归和非线性回归的命令，可以使用polyfit函数确定多项式回归的系数，可以使用nlinfit函数确定非线性回归的系数。而根据引用中提到的预测和预测误差估计命令，可以使用polyval函数计算多项式回归方程在给定数据点处的预测值，也可以使用nlpredci函数计算非线性回归方程在给定数据点处的预测值和预测误差。另外，引用中提到的逐步回归命令stepwise可以用来进行逐步回归分析。所以，根据Matlab中的这些命令，可以根据给定的数据进行回归分析，并得到相关的回归方程。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [MATLAB之线性回归方程模型](https://blog.csdn.net/weixin_45573296/article/details/104610932)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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matlab回归方程求解

在MATLAB中，有多种方法可以求解回归方程。其中一种常用的方法是使用MATLAB工具箱中的regress函数。该函数的用法是b=regress(y,x)，其中y是因变量数据向量，x是自变量数据矩阵。这个函数可以求得回归系数b的估计值。

另外，MATLAB统计工具箱中也提供了一个方便的多元二项式回归命令Rstool(x,y, 'model',alpha)。其中x是自变量数据矩阵，y是因变量数据向量，model是模型的函数名，alpha是回归系数的初值。这个命令使用高斯-牛顿法来求解回归方程，并输出估计值b、残差R以及用于估计预测误差的Jacobi矩阵J。

总的来说，MATLAB提供了多种方法来求解回归方程，包括使用regress函数和Rstool命令。具体使用哪种方法取决于具体的问题和需求。