用于一元及多元線性回歸，本質(zhì)上是最小二乘法。在Matlab 2014a中，輸入help regress，會彈出和regress的相關(guān)信息，一一整理。

調(diào)用格式：

B = regress(Y,X)
[B,BINT] = regress(Y,X)
[B,BINT,R] = regress(Y,X)
[B,BINT,R,RINT] = regress(Y,X)
B,BINT,R,RINT,STATS] = regress(Y,X)
[...] = regress(Y,X,ALPHA)

參數(shù)解釋：

B：回歸系數(shù)，是個向量（“the vector B ofregression coefficientsin the linear model Y = X*B”）。
BINT：回歸系數(shù)的區(qū)間估計（“a matrix BINT of 95% confidence intervals for B”）。
R：殘差（ “a vector R of residuals”）。
RINT：置信區(qū)間（“a matrix RINT of intervals that can be used to diagnose outliers”）。
STATS：用于檢驗回歸模型的統(tǒng)計量。有4個數(shù)值：判定系數(shù)R^2，F(xiàn)統(tǒng)計量觀測值，檢驗的p的值，誤差方差的估計。
ALPHA：顯著性水平（缺少時為默認(rèn)值0.05）。

regress函數(shù)例程

目標(biāo)函數(shù)：y=Ax1^2+Bx1^2+Cx1+Dx2+Ex1*x2+F （這是一個二次函數(shù)，兩個變量，大寫的字母是常數(shù)）

%導(dǎo)入數(shù)據(jù)
y=[7613.517850.918381.869142.8110813.68631.438124.949429.7910230.81
...10163.619737.568561.067781.827110.97]';
x1=[76667704814885718679770464715870528938153335292727582591]';
x2=[16.2216.8517.9317.2817.23171918.2216.313.3711.6210.369.839.25]';
X=[ones(size(y)), x1.^2,x2.^2, x1, x2, x1.*x2];
%開始分析
[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,X);

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的学习笔记124—MATLAB中regress函数用法（多元线性回归）的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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