比较有用的matlab源码，用于数据回归分析等。

资 源 简 介

比较有用的matlab源码，用于数据回归分析等。

详 情 说 明

在数据科学和工程应用中，回归分析是一种强大的统计工具，用于研究变量之间的关系并建立预测模型。Matlab提供了丰富的内置函数和工具箱，可以高效地执行各类回归任务。

对于线性回归，Matlab的`fitlm`函数是最常用的工具之一。它可以拟合线性模型并返回统计信息，如系数估计、R方值和p值。此函数支持多元线性回归，允许用户指定预测变量和响应变量，还能处理分类变量。

非线性回归可以通过`fitnlm`函数实现。该函数采用迭代最小二乘法来拟合自定义的非线性模型，适用于更复杂的数据关系。用户可以定义自己的模型方程，并获取参数估计和置信区间。

多项式回归是另一种常见方法，可使用`polyfit`函数快速实现。它能拟合指定次数的多项式到数据点，并返回多项式系数。结合`polyval`函数，可以轻松计算预测值或绘制回归曲线。

对于大规模数据集，Matlab的统计和机器学习工具箱提供了更高级的回归技术，如岭回归（`ridge`）、套索回归（`lasso`）和弹性网络回归（`lasso`的变体）。这些方法在处理多重共线性或高维数据时尤为有效。

无论选择哪种方法，Matlab的回归功能都强调易用性和灵活性，允许研究人员快速验证假设并优化模型性能。