@線性擬合函數：regress()**

調用格式：b=regress(y,X)
[b,bint,r,rint,stats]= regress(y,X)
[b,bint,r,rint,stats]= regress(y,X,alpha)
該函數求解線性模型：y=Xβ+ε
β是p?1的參數向量；ε是服從標準正態分布的隨機干擾的n?1的向量；y為n?1的因變量向量；X為n?p自變量矩陣。
bint返回β的95%的置信區間。r中為形狀殘差，rint中返回每一個殘差的95%置信區間。Stats向量包含R2統計量、回歸的F值和p值。

例 設y的值為給定的x的線性函數加服從標準正態分布的隨機干擾值得到。即y=10+x+ε ；求線性擬合方程系數。
x=[ones(10,1) (1:10)’]
y=x*[10;1]+normrnd(0,0.1,10,1)
[b,bint, r,rint,stats]=regress(y,x,0.05)
rcoplot(r,rint)

線性擬合函數：regress()

總結

以上是生活随笔為你收集整理的线性拟合函数的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

如果覺得生活随笔網站內容還不錯，歡迎將生活随笔推薦給好友。