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matlab 中regress()怎么用

更新时间：2025-07-11 04:01:32发布时间： 2025-07-09 21:40:08

问题描述：

matlab 中regress()怎么用，这个怎么操作啊？求快教我！

推荐答案

2025-07-09 21:40:08

东篱201909

问答领域知识达人

2025-07-09 21:40:08

【matlab 中regress()怎么用】在 MATLAB 中，`regress()` 是一个用于进行线性回归分析的函数。它主要用于最小二乘法拟合数据，适用于一元或多元线性回归模型。以下是对 `regress()` 函数的基本使用方法和参数说明的总结。

一、函数简介

函数名	`regress`
功能	进行线性回归分析，计算回归系数
所属工具箱	Statistics and Machine Learning Toolbox
输入数据类型	数值型矩阵或向量
输出结果	回归系数、置信区间、残差等

二、基本语法

```matlab

b = regress(y, X)

b, bint] = regress(y, X)

b, bint, r, rint, stats] = regress(y, X)

```

- 输入参数：

- `y`：因变量（响应变量），列向量。

- `X`：自变量（预测变量）矩阵，第一列通常为全1列（用于截距项）。

- 输出参数：

- `b`：回归系数向量。

- `bint`：回归系数的95%置信区间。

- `r`：残差向量。

- `rint`：残差的95%置信区间。

- `stats`：包含 R²、F 统计量、p 值等统计信息的向量。

三、使用示例

假设我们有如下数据：

X1	X2	y
1	2	3
2	3	5
3	4	7
4	5	9

MATLAB 中的操作如下：

```matlab

X = [ones(4,1), [1 2 3 4]', [2 3 4 5]'];

y = [3; 5; 7; 9];

b, bint, r, rint, stats] = regress(y, X);

```

输出结果：

- `b`：回归系数（包括截距项）

- `bint`：每个系数的置信区间

- `r`：残差

- `rint`：残差的置信区间

- `stats`：统计信息（R²、F 值、p 值）

四、注意事项

事项	说明
数据预处理	确保 `X` 和 `y` 的维度匹配，`X` 应包含常数列
多重共线性	若自变量之间高度相关，可能影响回归结果稳定性
模型检验	使用 `stats` 中的 F 值和 p 值判断模型是否显著
残差分析	检查残差图以验证模型假设（如正态性、同方差性）

五、表格总结

参数	类型	说明
`y`	列向量	响应变量
`X`	矩阵	自变量矩阵（含常数列）
`b`	向量	回归系数
`bint`	矩阵	回归系数的置信区间
`r`	向量	残差
`rint`	矩阵	残差的置信区间
`stats`	向量	包含 R²、F 值、p 值等统计信息

通过以上内容，可以清晰了解 `regress()` 在 MATLAB 中的使用方法及其功能。在实际应用中，建议结合数据可视化和统计检验来评估模型效果。

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