用MATLAB做线性及非线性回归的函数有哪些,回归函数举例说明

1. 用MATLAB做线性及非线性回归的函数有哪些
2. 线性回归函数
3. 什么是总体回归函数和样本回归函数？它们之间的区别是什么

用MATLAB做线性及非线性回归的函数有哪些

用MATLAB做线性及非线性回归的主要函数有：

1、线性回归 函数（解决线性回归问题），如regress（）、polyfit（），主要书写格式为 a= regress(y,X) %拟合线性回归函数的系数，a系数 p=polyfit(x,y,n); %拟合多项式的系数，n最大项数为9

2、非线性回归函数（解决非线性回归问题），如lsqnonlin（）、lsqcurvefit（）、nlinfit （），主要书写格式为 a =lsqnonlin(自定义函数,初值)，a系数 a=lsqcurvefit(自定义函数,初值,自变量,因变量)，a系数 a = nlinfit(自变量,因变量,自定义函数,初值)，a系数

3、比较详细的内容，可以通过help（）帮助函数来查找。

线性回归函数

所谓线性回归模型就是指因变量和自变量之间的关系是直线型的。

回归分析预测法中最简单和最常用的是线性回归预测法。

回归分析是对客观事物数量依存关系的分析．是数理统计中的一个常用的方法．

是处理多个变量之间相互关系的一种数学方法．

什么是总体回归函数和样本回归函数？它们之间的区别是什么

样本回归函数与总体回归函数的联系： （1）样本回归函数的函数形式应与设定的总体回归函数的函数形式保持一致； （2）样本回归函数的回归系数是对总体回归函数参数的估计； （3）样本回归函数的因变量估计值是总体回归函数因变量估计值的估计； （4）回归分析的目的是用样本回归函数去估计总体回归函数。

样本回归函数与总体回归函数的区别： （1）总体回归线是未知，但它是确定的；样本回归线随抽样波动而变化，可以有许多条。（2）总体回归函数的参数虽未知，但是确定的常数；样本回归函数的回归系数可估计，但是随抽样而变化的随机变量； （3）总体回归函数中的随机误差项ut 是不可直接观测的；而样本回归函数中的残差et 是只要估计出样本回归估计值 就可以计算的数值。

到此，以上就是小编对于回归函数举例说明的问题就介绍到这了，希望介绍的3点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。