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    MATLAB中如何实现线性回归分析[ 编程知识 ]

    编程知识 时间:2024-12-04 13:28:58

    作者:文/会员上传

    简介:

    在MATLAB中,可以使用polyfit函数来实现线性回归分析。下面是一个简单的示例代码:% 创建一组样本数据x = [1, 2, 3, 4, 5];y = [2, 4, 6, 8, 10];% 进行线性回归分析,返回拟合系

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    在MATLAB中,可以使用polyfit函数来实现线性回归分析。下面是一个简单的示例代码:

    % 创建一组样本数据x = [1, 2, 3, 4, 5];y = [2, 4, 6, 8, 10];% 进行线性回归分析,返回拟合系数coefficients = polyfit(x, y, 1);% 提取斜率和截距slope = coefficients(1);intercept = coefficients(2);% 绘制原始数据和拟合直线scatter(x, y, 'filled');hold on;plot(x, slope*x + intercept);xlabel('x');ylabel('y');legend('数据点', '拟合直线');

    运行以上代码,将会得到一个包含原始数据点和线性回归直线的图表。coefficients数组中的第一个元素为拟合直线的斜率,第二个元素为拟合直线的截距。

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