用于数据分析（回归分析）的matlab源代码

资 源 简 介

用于数据分析（回归分析）的matlab源代码

详 情 说 明

回归分析是数据分析中常用的统计方法，用于研究变量之间的依赖关系。在Matlab中可以通过内置函数和统计工具箱实现各类回归分析。

Matlab提供了多种回归分析函数，最基础的是线性回归分析。通过regress函数可以快速实现多元线性回归，该函数返回回归系数、置信区间等关键参数。对于更复杂的模型，可以使用fitlm函数构建线性模型对象，它支持公式化输入和更详细的统计检验。

非线性回归则可以通过nlinfit函数实现，它采用最小二乘法拟合用户定义的非线性函数。如果数据存在异常值，robustfit函数提供的稳健回归能减少异常点对结果的影响。

在模型评估方面，Matlab提供了丰富的诊断工具。通过分析残差图、R平方值和调整R平方值，可以评估模型的拟合优度。anova函数还能进行方差分析，检验模型的显著性。

在实际应用中，建议先进行数据探索和预处理，包括缺失值处理、异常值检测和变量标准化。Matlab的数据处理工具能够有效支持这些准备工作。回归分析完成后，还可以使用预测函数对新数据进行预测，实现模型的实践应用。