matlab回归拟合函数

MATLAB提供了多个回归拟合函数，根据不同的回归类型和需求可以选择不同的函数。以下是几个常用的回归拟合函数：

1. 一元多项式回归：
MATLAB提供了polyfit函数来进行一元多项式回归拟合。该函数可以通过最小二乘法拟合给定的数据点，返回多项式的系数和误差估计。函数原型为[p,S]=polyfit(x,y,m)，其中x和y是数据点的坐标，m是多项式的阶数，p是多项式的系数，S是误差估计的矩阵。

2. 多元线性回归：
MATLAB提供了regress函数来进行多元线性回归拟合。该函数可以通过最小二乘法拟合给定的数据点，返回回归系数的点估计和区间估计，以及用于检验回归模型的统计量。函数原型为[b, bint,r,rint,stats]=regress(Y,X,alpha)，其中Y和X是数据点的坐标，alpha是显著性水平，默认为0.05，b是回归系数的点估计，bint是回归系数的区间估计，r是残差，rint是置信区间，stats是用于检验回归模型的统计量。

除了上述函数，MATLAB还提供了其他回归拟合函数，如polytool和polyval等，它们在不同的应用场景下具有不同的特点和用途。根据实际需求，可以选择合适的函数来进行回归拟合。

相关问题

matlab回归函数

在MATLAB中，可以使用多种函数进行回归分析。以下是一些常用的回归函数：

1. `regress` 函数：用于线性回归分析，根据给定的自变量和因变量计算回归系数。

2. `fitlm` 函数：用于拟合线性回归模型，并提供模型统计摘要、残差分析等功能。

3. `polyfit` 函数：用于多项式拟合，可以拟合一元或多元多项式模型。

4. `curvefit` 函数：用于拟合非线性曲线，可以根据给定的模型函数和数据点进行非线性回归拟合。

5. `lasso` 函数：用于Lasso回归分析，可以通过L1正则化实现变量选择和模型稀疏性。

这些函数提供了不同类型的回归分析功能，你可以根据具体需求选择适合的函数进行使用。

Matlab作regress的回归拟合图用什么函数

Matlab可以使用plot函数绘制回归拟合图。具体步骤如下：

1. 使用regress函数进行线性回归拟合，获取拟合系数。

2. 使用plot函数绘制原始数据散点图。

3. 使用polyval函数计算拟合直线上的点的坐标。

4. 使用plot函数绘制拟合直线。

下面是一个示例代码：

% 生成样本数据
x = 1:10;
y = 2 * x + randn(1,10);

% 线性回归拟合
b = regress(y', [ones(length(x),1), x']);

% 绘制散点图
scatter(x, y);

hold on

% 计算拟合直线上的点的坐标
x_fit = linspace(min(x), max(x), 100);
y_fit = polyval(b, x_fit);

% 绘制拟合直线
plot(x_fit, y_fit, 'r', 'LineWidth', 2);

% 添加图例和标签
legend('原始数据', '拟合直线');
xlabel('自变量');
ylabel('因变量');
title('线性回归拟合图');

运行后会得到一个包含原始数据散点图和拟合直线的回归拟合图。