php与mysql网站开发全接触,做网站教学视频,怎么查网站域名,网页游戏百度在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,…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) 说明：b是线性方程的系数估计值，并且第一值表示常数，第二个值表示回归系数。bint是系数估计值的置信度为95％的置信区间，r表示残差，rint表示各残差的置信区间，stats是用于检验回归模型的统计量，有三个数值其中有表示回归的R2统计量和F以及显著性概率P值，alpha为置信度。 相关系数r^2越大，说明回归方程越显著；与F对应的概率Palpha时候拒绝H0，回归模型成立。 y表示一个n-1的矩阵，是因变量的值，X是n-p矩阵，自变量x和一列具有相同行数，值是1的矩阵的组合。 如：对含常数项的一元回归模型，可将X变为n-2矩阵，其中第一列全为1。 ONES(SIZE(A)) is the same size as A and all ones。 利用它实现X=[ones（size（x））x]
