Matlab中polyfit和regress

最新推荐文章于 2023-08-11 17:02:23 发布
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分类专栏： matlab
本文介绍了Matlab中的多项式拟合函数polyfit及线性回归函数regress的使用方法，通过实例展示了如何进行数据拟合与回归分析。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

http://www.cnblogs.com/hxsyl/archive/2012/12/11/2812874.html

Matlab中polyfit和regress


http://blog.youkuaiyun.com/guzhenping/article/details/43314333

Matlab回归分析regress和polyfit
曹营
11-29 1万+
在matlab中regress（）函数和polyfit（）函数都可以进行回归分析。 （1）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。 （2）polyfit（）函数是利用多项式拟合。可以是线性也可以是非线性的。 （1）regress（）函数详解 [b，bint，r,rint，stats]=regress(y,X，alpha)
matlab中用polyfit、regress、nlinfit等进行详细的回归分析
a112113114q的博客
02-13 9097
目录1.说明回归的介绍前面两篇所发现的一些问题回归和拟合是什么关系？回归到底是做预测还是用来去脏数据？最小二乘法函数polyfit 1.说明 该学习笔记仅供个人学习使用，不代表任何官方指导或意见。 该学习笔记为个人原创，转载请征得博主同意，或声明原文链接。 继我上一次写的学习笔记数据探索、数据清洗学习笔记与，回归的部分 有需要其他资料或有其他问题可私信或者加qq2356081476，这不是我的义...
Matlab篇----常用的回归分析Matlab命令（regress篇）
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谷震平的专栏
01-30 19万+
前言     最近学了不少回归分析的知识，用到了几个常用的Matlab命令，写在这里做个总结。     回归分析，就是研究几种变量之间的关系。如果你也很喜欢分析数据，这种技巧是基本的一项。（PS：高级的是机器学习。） 1 regress命令     用于一元及多元线性回归，本质上是最小二乘法。在Matlab 2014a中，输入help regress ，会弹出和re
利用matlab中的函数regress进行线性回归分析
yangss123的博客
06-30 4万+
在matlab中regress（）函数可以进行回归分析，regress（）函数主要用于线性回归，一元以及多元的。         regress（）函数详解         [b，bint，r,rint，stats]=regress(y,X，alpha)         说明：         因变量数据向量y表示一个n-1的矩阵，是因变量的值，自变量数据矩阵X是n-p矩阵，自变量x和一列
matlab中regress函数教程,regress()函数
weixin_34712106的博客
03-21 1万+
一、回归分析1．多元线性回归在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，statsl = regess(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为回归系数估计值和它们的置...
matlab 多元线性回归regress和拟合ployfit
qq_37312720的博客
02-26 2万+
1.线性回归: regress 顾名思义，就是一元多元方程的的拟合，y=c1*x1+c2*x2....或者y=c1*x1^2+c2*x2^2+c3*x1*x2....等等形式 [b,BINT] = regress(Y,X) [b,BINT,R] = regress(Y,X) [b,BINT,R,RINT] = regress(Y,X) [b,BINT,R,RINT,STATS] = regr...
MATLAB 回归分析regress,nlinfit,stepwise函数.pdf
06-23
在MATLAB中，回归分析是研究变量间关系的重要工具，主要涉及了三个核心函数：`regress`，`nlinfit`，以及`stepwise`。这些函数在统计学和数据分析中扮演着关键角色，帮助用户理解数据模式，构建预测模型，并识别变量...
MATLAB多元回归教程：理解polyfit, regress与nlinfit
MATLAB作为一种强大的数学软件，提供了多种工具来执行回归分析，包括polyfit、regress以及nlinfit函数。 1. **polyfit函数**：用于拟合一元或多次幂函数，适合简单的情况。它接受两个输入，x的数据和y的数据，返回...
Matlab使用regress函数进行回归分析
qq_56281949的博客
05-17 4021
regress函数进行回归分析，主要进行线性回归，一元和多元分析。 使用步骤： 1.输入x和y的数据x和y均为行向量，回归分析时需要使用x'和y'转化为列向量。 x1=[66.165,71.25,70.135,65.125,69.99,65.765,67.29,67.71,66.525,67.13,69.505,56.775,66.01,67.97,62.9,66.1,64.51,68.385,66.205,65.77,67.065,63.605,64.305,60.485,70.29,69.345
matlab regress函数 最…
Coding home - 漂流瓶jz
03-14 1244
REGRESS 用最小二乘估计法实现多元线性回归 1.B = REGRESS(Y,X)        返回值为线性模型Y = X*B的回归系数向量 X ，n*p 矩阵，行对应于观测值，列对应于预测变量 Y ，n*1 向量，观测值的响应（即因变量） 2.[B,BINT] = REGRESS(Y,X)  BINT，B的95%的置信区间矩阵 3.[B,BINT,R] = REGRESS(Y,X)
matlab中的regress函数总结
早起CaiCai的学习空间
09-01 9362
clc clear data=xlsread('ty_num.xlsx'); %第三列是全区；第四列是偶极子 data1=xlsread('w_E.xlsx'); %第一列是w，第二列是东 %设置x的值，第1列全为1 x(:,2)=data(:,1); x(:,1)=1; y=data1(:,3); [b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x); b的值为系数，b(1)为系数，b(2)为x前面的系数 y=b(1)+b(2)*x bint为b(1)、b(2)的变化范围 r为残
matlab中多元线性回归regress函数精确剖析(附实例代码)
m0_66360845的博客
10-23 4万+
regress函数功能十分强大，它可以用来做多元线性回归分析，它不仅能得出线性回归函数中各个系数，还会返回一系列有意义的统计参数，有助于我们对回归函数的分析。本次介绍regress函数的基本功能然后配置以具体实例展示regress函数如何使用。
MATLAB回归分析命令——regress命令
一个和代码打交道の小孩
07-09 2万+
题目 假设向量y=[7613.51 7850.91 8381.86 9142.81 10813.6 8631.43 8124.94 9429.79 10230.81 10163.61 9737.56 8561.06 7781.82 7110.97]; x1=[7666 7704 8148 8571 8679 7704 6471 5870 5289 3815 3335 2927 2758 ...
matlab 线性回归 regress
陌雨’的博客
05-11 812
[b,bint,r,rint,s]=regress(y,X,alpha) 输入: y：因变量（列向量）, X：全一向量与自变量组成的矩阵 alpha 显著性水平 α\alphaα (缺省时设定为0.05） 输出: b：回归系数 bint：回归系数的的置信区间， r ：残差 (列向量）, rint ：残差的置信区间， S： 决定系数 R2\boldsymbol{R}^{2}R2 ；F\boldsymbol{F}F 值； F(1,n−2)\boldsymbol{F}_{(\mathbf{1}, \mathbf
Matlab建模—回归拟合（ployfit与regress使用）
徐思孟的博客
07-05 1万+
关于Matlab的拟合回归使用
数学建模：回归分析——regress 函数
dsbss的博客
07-05 2188
数学建模：回归分析——regress 函数 附例—数据文本、代码
polyfit和regress拟合曲线及最小二乘法原理
最新发布
zhounei的博客
08-11 825
regressregress是 MATLAB 中用于进行普通最小二乘线性回归的函数，用于拟合具有线性关系的数据。现有一个excel表格名为副本赛题数据，我们要拟合一个因变量和两个自变量关系，可先构建自变量矩阵，然后使用regress拟合，这里 intercept, coef_zk_zf, coef_schtype即变量。
数模【数据的拟合方法-总结】【温度与电阻的关系模型、农业生产实验模型、血药浓度模型、化工氯气生产等级模型、人口预测模型】
upward
07-22 9704
拟合原理、拟合模型的分类与方法 选择何种曲线拟合最好呢？ 问题一【温度与电阻的关系模型】 regress()函数与polyfit()函数的区别 问题二【农业生产实验模型】 问题三【血药浓度模型】 nlinfit函数的用法 问题四【化工氯气生产等级模型】 问题五【人口预测模型】
matlab polyfit 拟合度,Matlab中polyfit和regress
weixin_39920397的博客
03-20 1413
1.表中是道琼斯工业指数(DJIA)和标准普尔500种股票指数(S&P500)1988年至1997年对应股票的收益率资料：年份DJIA收益率(%)S&P500收益率(%)年份DJIA收益率(%)S&P500收益率(%)198816.016.6199316.810.1198931.731.519944.91.31990－0.4－3.2199536.437.6199123.93...
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