线性模型将连续响应变量描述为一个或多个预测变量的函数。它们可以帮助您理解和预测复杂系统的行为，或分析实验、财务和生物数据。

线性回归是一种用来建立线性模型的统计方法。该模型将一个因变量(y\)(也称为响应)之间的关系描述为一个或多个自变量(X_i\)(称为预测器)的函数。线性模型的一般方程为:

\[y = \beta_0 + \sum \beta_i X_i + \epsilon on_i]

其中，\(\beta\)表示要计算的线性参数估计值，\(\epsilon\)表示误差项。

线性回归有几种类型:

• 简单线性回归:模型只使用一个预测器
• 多元线性回归:使用多个预测器的模型
• 多元线性回归:为多个响应变量建模

简单线性回归通常在MATLAB。多元和多元线性回归，见统计和机器学习工具箱。它使逐步、稳健和多元回归:

• 生成预测
• 比较线性模型拟合
• 情节残差
• 评价拟合优度
• 检测异常值

要创建一个线性模型来将曲线和曲面与您的数据相匹配，请参见曲线拟合工具箱。要从测量的输入-输出数据创建动态系统的线性模型，请参见系统辨识工具箱。要从非线性Simulink模型创建用于控制系统设计的线性模型，请参见万博1manbetx万博1manbetx仿真软件控制设计。