matlab如何应用regress
回归分析是研究一个随机变量与一个或多个普通变量之间的相关系的统计方法。如果做回归分析，有很多软件都已经封装好了的，我们只需直接调用就可以了。例如Matlab中的regress()就是做线性回归分析的函数之一。
操作方法
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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p值。
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如下图所示，一组数据共有50个变量，需要对此数据做一元线性回归分析y=b1+b2*x，若只想得出线性回归模型，而不做其他分析只需调用b=regress(y,X);程序代码如下
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由回归结果得b=[44.2815,0.4199],即回归模型可以写为y=44.2815+0.4199*x,模型结果如图所示
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若是想通过一些指标来验证模型的优劣，则需要调用[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,X)；返回更为复杂的数据，用来分析模型。则程序代码及结果，如图
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然后使用rcoplot(r,rint);做残差分析图，以及画出预测及回归线图，结果如图所示。从图中可以看出回归方程的拟合程度，还可以从stats中R平方来说明其拟合优劣，R平方越大拟合程度越高。
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