使用matlab计算回归方程

[b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X,alpha)

这里Y, X为列向量，alpha为显著性水平（缺省时设定为005），b,bint为回归系数估计值和

它们的置信区间，r,rint 为残差（向量）及其置信区间，stats 是用于检验回归模型的统计量。

clc,clearx=[2003;2004;2005;2006;2007;2008;2009;2010];

y=[192;195;197;201;205;208;212;223];

fun=@(a,x)a(1)+a(2)x; %y=a+bx

a=lsqcurvefit(fun,[0,0],x,y);

b=a(2)

a=a(1)

xi=2003:01:2010;

yi=a+bxi;

plot(x,y,'o',xi,yi)

b =

  00384

a =

-750000

    剩余平方和            Q = 0004082

      标准误差        Sigma = 0026084

      相关指数           RR = 0943685

figure;

x=[2005 2006 2007 2008 2009 2010];

y2=[45906 53809 63184 72123 81941 88833];

a=polyfit(x,y2,1);

xi=2005:1:2010;

yi=polyval(a,xi);

plot(x,y2,'go','MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor','g','MarkerSize',6);

xlabel('年份');

ylabel('GDP');

axis([2005 2010 45000 90000])

hold on

plot(xi,yi,'linewidth',2,'markersize',16)

legend('原始数据点','拟合曲线')

plot(x,y2,'-r')

sprintf('直线方程：Y2=%05gX+(%05g)',a(1),a(2))

看看行不行！！！

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