一元回归分析的题，用MATLAB做

clc;clear
X=[0 2 5 6 8 9];
Y=[3 5 77 9 11 118];
pcoef=polyfit(X,Y,1)%3次多项式拟合，系数为pcoef
xx=0:01:9;
yy=polyval(pcoef,xx);
plot(X,Y,'o',xx,yy)
运行结果：
pcoef =
09867 29833
即：Y＝09867X+29833

对于多变量线性回归分析，可以regress（）函数来预测变量系数。
基本用法：
[b,bint,r,rint,stats]
=
regress(y,
X)
式中：b——变量系数
bint——bint为b的置信区间
r——残差向量
rint——rint为r的置信区间
stats——为1×3检验统计量，第一个是回归方程的置信度，即相关系数R²；第二个是F统计量；第三个是F统计量相应的p值
y——因变量向量，n×1向量
X——自变量向量，n×p向量

分子那么好得，那生活岂不是太美好了，贴主熬夜没搞好的问题，希望求助可以得到帮助，分子只是给回答者动力，而最终受益的是贴主和回答者双方才是分数制的价值所在，本人才疏学浅不能帮上贴主什么忙，只是过来愤世一下，希望贴主可以早日解决难题。

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