实例1：我们设定一个二次函数，形如y=Ax1^2+Bx2^2+Cx1+Dx2+Ex1*x2+F，其中大写字母代表常数。利用regress()函数执行多元线性回归。具体代码如下：[此处提供代码示例]。执行后，得到结果：[提供执行结果展示]。
实例2：使用Matlab自带的carsmall数据集进行多元线性回归分析。选择重量和马力作为预测变量，里程作为响应变量。操作步骤如下：[提供代码示例]。运行后，结果为：[提供执行结果展示]。
以上示例展示了regress()函数在不同情况下的使用方法。值得注意的是，实际应用中需要根据具体数据集和问题选择合适的回归模型。
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作者 | 郭志龙
编辑 | 郭志龙
校对 | 郭志龙
MATLAB中regress函数用法(多元线性回归)
回归分析，一种统计方法，用于研究随机变量与一个或多个普通变量之间的关系。Matlab的regress()函数是执行线性回归分析的工具之一。本文将通过实例展示如何使用regress()进行多元线性回归。实例1：我们设定一个二次函数，形如y=Ax1^2+Bx2^2+Cx1+Dx2+Ex1*x2+F，其中大写字母代表常数。利用regress()函数...
matlab中regress怎么用?参数是什么含义?
在matlab统计工具箱中使用命令regress()实现多元线性回归，调用格式为 b=regress(y，x)或 [b，bint，r，rint，stats]= regress(y，x，alpha)其中因变量数据向量y和自变量数据矩阵x按以下排列方式输入 对一元线性回归，取k=1即可。alpha为显著性水平(缺省时设定为0.05)，输出向量b，bint为回归系数...
matlab 画图 多元线性回归分析
Matlab中统计工具箱用命令regress实现多元线性回归，用的方法是最小二乘法，基本用法是：b=regress(Y,X)Y,X是因变量和自变量，b为回归系数的估计值。当然，也可以让结果更详细，这个你可以自己查看帮助文档 doc regress 这里使用：[b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X)其中，bint为回归系数的置...
matlab如何应用regress
首先介绍调用进行线性回归分析regress()函数的两种方法： 1、b=regress(y,X);根据输入参数y与X,用最小二乘法求线性回归系数b。 2、[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,X)：得到参数b的95%置信区间bint,残差r以及残差95%置信区间rint，stats有三个分量的向量，分别是决定系数R平方、F值以及回归的...
matlab中[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,X);的解析,请教
regress（）函数——多元线性回归函数。其基本使用格式：[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,X);式中：b——参数估计值；bint——b的置信区间；r——残差向量y-xb；rint——r的置信区间；stats——1×3检验统计量，第一值是回归方程的置信度（相关系数），第二值是F统计量值，第二值是与F统计...
matlab中的regress是什么意思?使用方法是什么?
多元线性规划，用最小二乘法 >> [b,bint]=regress([2;3;4],[1:5;2:6;3:7])Warning: X is rank deficient to within machine precision.> In regress at 80 b = 0.7500 0 0 0 0.2500 bint = 0.7500 0.7500 0 0 0 0 0 0 0.2500 0.2500 >> ...
matlab 中regress()怎么用
[b,bint,r,rint,stats] = regress(y,x,alpha) book.iLoveMatlab.cn y 多元拟合的变量值的向量 x 多元拟合的自变量的值的矩阵 alpha 显著性水平，缺省的时候为0.05 b 回归得到的自变量系数 bint b的95%的置信区间矩阵 r 残差向量 rint 区间矩阵。试试吧 ...
matlab中做回归分析,怎么获得每一个预测变量的系数和p值和R方~跪求函 ...
对于多变量线性回归分析，可以regress（）函数来预测变量系数。基本用法：[b,bint,r,rint,stats] = regress(y, X)式中：b——变量系数 bint——bint为b的置信区间 r——残差向量 rint——rint为r的置信区间 stats——为1×3检验统计量，第一个是回归方程的置信度，即相关系数R²；第二...
matlab中的regress函数到底怎么做的呢?
regress（）函数主要用于线性回归，一元以及多元的。它可以提供更多的信息，残差之类的。调用格式：[b，bint，r,rint，stats]=regress(y,X，alpha)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，有三个数值：相关系数r^2，F值，与F对应的概率P，alpha是显著性...
用matlab解多元回归方程,Y = BX,Y,B,X为矩阵,我需要具体的MATLAB操作过 ...
用matlab函数regress计算多元回归方程 >> B = regress(Y,X)B = -0.0110 0.0062 0.0182 100.8726 B就是回归方程的解x1~x4。函数regress的高级用法有 >> [B,BINT] = regress(Y,X)B = -0.0110 0.0062 0.0182 100.8726 BINT = -0.0272 0.0051 0.0020 0.0104 -0.0116 ...
