matlab 中regress()怎么用

举个例子，希望有所帮助。regress的核心也就是最小二乘了。%
By
lyqmath
clc;
clear
all;
close
all;
x
=
1:60;
y
=
5*x
+
10;
y
=
y
+
10*rand(1,
size(x,
2));
data
=
[y'
x'];
%
60*2的矩阵
b
=
regress(data(:,
1),
[data(:,
2)
ones(size(data,
1),
1)]);figure;
hold
on;
box
on;
plot(x,
y,
'r+');
xt
=
linspace(min(x),
max(x));
yt
=
b(1)*xt
+
b(2);
plot(xt,
yt,
'b-');
funstr
=
sprintf('y
=
%.3f*x
+
%.3f',
b(1),
b(2));
title([funstr
'
By
lyqmath'],
'FontWeight',
'Bold',
'Color',
'r');

[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