📊 MATLAB中`regress`函数用法(多元线性回归)🧐
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2025-04-02 23:52:15
摘要 在数据分析和建模领域，多元线性回归是一种常见的统计方法，用于研究多个自变量与因变量之间的关系。而MATLAB中的`regress`函数正是解决这...
在数据分析和建模领域，多元线性回归是一种常见的统计方法，用于研究多个自变量与因变量之间的关系。而MATLAB中的`regress`函数正是解决这一问题的强大工具！🚀
首先，确保你已经准备好数据矩阵X（包含自变量）和响应向量y（因变量）。调用`[b,bint,r,rint,stats] = regress(y,X)`即可完成回归分析。其中，b是回归系数，r是残差，stats包含了决定系数R²等重要信息。💡
此外，在使用`regress`时需注意数据预处理，如去除异常值或标准化变量，以提高模型准确性。如果遇到多重共线性问题，可以考虑正则化方法或其他优化手段。🌟
最后，通过绘图功能可视化结果，比如散点图+拟合线，直观展示拟合效果。这样不仅能加深理解，还能更好地向他人展示你的研究成果！📈✨
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