在我們的生活中那，如何操作上述標題的小問題，小編今天就在這裡給大家分享一點我的小經驗，來增加我們的體驗，希望可以給你們帶來幫助。1把解壓後的StarCraft資料夾放到手機的內建
2020-11-30 07:49:03
matlab中regress?函數怎麼使用
2019-12-24 16:47:48
在matlab中regress函數可以進行回歸分析，regress函數主要用於線性回歸，一元以及多元分析。那麼matlab中regress函數應該怎麼使用呢？下面一起來看看吧。
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首先開啟電腦上的「matlab」軟體，回歸分析需要資料，下面輸入x和y的資料如下圖所示，x和y均為行向量，回歸分析時需要使用x'和y'轉化為列向量。
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接下來使用X在自變數x的前面加上一列，便於下一步使用regress函數做回歸分析。
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regress函數的常用形式為b=regress(y',X)，y'為因變數的列向量形式，X為自變數的矩陣形式，輸出結果僅為回歸分析的係數，結果如下圖所示，回歸模型可以寫為y=43.6163+0.5201*x。
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[b,bint,r,rint,stats]=regress(y',X)可以輸出更多的值，其中b為回歸係數，bint為回歸係數的區間估計，r為殘差，rint為置信區間，stats是用於檢驗回歸模型的統計量，依次為判定係數、F統計量觀測值、檢驗的p值、誤差方差的估計。
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執行結果如下圖所示，方框處得到了另外四類變數的值，可以對模型進行驗證。
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接著在命令列使用rcoplot(r,rint)繪製殘差分析圖，從圖中可以看出回歸方程的擬合程度。
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繪製出的殘差分析圖如下圖所示，殘差即為觀測值與預測值(擬合值)之間的差。
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