matlab regress函数实例

MATLAB中的regress函数是用于线性回归分析的函数。它可以帮助我们找到一个线性模型，以最小化预测值和实际值之间的误差。下面是一个regress函数的示例：

假设我们有一个数据集，其中包含两个变量x和y。我们想要找到一个线性模型，以预测y的值，给定x的值。我们可以使用regress函数来执行此操作。以下是一个示例代码：

x = [1 2 3 4 5]';
y = [2 4 6 8 10]';
[b, bint, r, rint, stats] = regress(y,x);

在这个例子中，我们将x和y作为向量输入到regress函数中。函数返回五个输出变量：b是回归系数向量，bint是回归系数的置信区间，r是残差向量，rint是残差的置信区间，stats是回归统计信息。

我们可以使用b向量来构建我们的线性模型。在这个例子中，我们的模型是y = 2x。我们可以使用这个模型来预测y的值，给定x的值。

总之，regress函数是一个非常有用的工具，可以帮助我们进行线性回归分析，并找到最佳的线性模型。

相关问题

matlabregress()

回答: Matlab中的regress()函数用于进行多元线性回归分析。该函数返回一个系数估计向量b，表示在给定的数据集x和y下的多元线性回归模型的系数。其中，矩阵x必须包含一列全为1的列向量，这是因为多元线性回归模型中需要考虑截距项。\[1\]

regress()函数的参数包括：
- B：回归系数向量，表示线性模型Y = X*B中的系数。
- BINT：回归系数的区间估计，是一个矩阵，表示回归系数的95%置信区间。
- R：残差向量，表示回归模型的残差。
- RINT：置信区间，是一个矩阵，用于诊断异常值。
- STATS：用于检验回归模型的统计量，包括判定系数R^2、F统计量观测值、检验的p值和误差方差的估计。
- ALPHA：显著性水平，默认值为0.05。\[3\]

综上所述，regress()函数是用于进行多元线性回归分析的函数，可以通过给定的数据集x和y求解回归系数，并提供了一些统计量用于评估回归模型的拟合程度和显著性。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [matlab中多元线性回归regress函数精确剖析(附实例代码)](https://blog.csdn.net/m0_66360845/article/details/127441772)[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^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [【MATLAB】----常用的回归分析Matlab命令（regress篇）](https://blog.csdn.net/qq1437722579/article/details/95196737)[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^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

regress（）函数简单运用实例及代码

`regress` 是 MATLAB 中的一个统计函数，用于线性回归分析，估计因变量（响应变量）与自变量之间的关系。这个函数通常用于最小二乘法模型，返回的是线性回归的系数和残差平方和等信息。

以下是一个简单的 `regress` 函数使用实例：

% 假设我们有一个数据集，其中 `x` 是自变量，`y` 是因变量
x = [1 2 3 4 5]; % 自变量的一组观测值，这里是一维数组
y = [2 4 6 8 10]; % 因变量的一组观测值，对应 x

% 使用 regress 进行线性回归分析
[b, bint, r, rint, se, stats] = regress(y, x);

% 输出结果解释：
% - b 是线性回归的系数向量，第一个元素是截距（常数项），后面的元素对应自变量的系数
% - bint 是置信区间估计
% - r 是决定系数，表示 y 对 x 的解释程度
% - rint 是 r 的置信区间
% - se 是每个系数的标准误差
% - stats 包含更多详细统计信息

disp("系数 (b):");
disp(b);
disp("置信区间 (bint):");
disp(bint);
disp("决定系数 (r):");
disp(r);

运行这段代码后，你会看到线性回归的结果，包括斜率、截距及其置信区间等信息。