線性擬合函式

@線性擬合函式：regress()**

呼叫格式：b=regress(y,x)

[b,bint,r,rint,stats]= regress(y,x)

[b,bint,r,rint,stats]= regress(y,x,alpha)

該函式求解線性模型：y=xβ+ε

β是p1的引數向量；ε是服從標準正態分佈的隨機干擾的n1的向量；y為n1的因變數向量；x為np自變數矩陣。

bint返回β的95%的置信區間。r中為形狀殘差，rint中返回每乙個殘差的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的線性函式加服從標準正態分佈的隨機干擾值得到。即y=10+x+ε ；求線性擬合方程係數。

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)

polyfit線性擬合函式

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python 線性擬合

1 線性擬合 使用math import math deflinefit x,y n float len x sx,sy,sxx,syy,sxy 0,0,0,0,0for i in range 0 int n sx x i sy y i sxx x i x i syy y i y i sxy x i...

擬合線性函式的幾種方法

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