线性回归

线性回归是一种统计建模技术，用于描述一个连续响应变量作为一个或多个预测变量的函数。它可以帮助你理解和预测复杂系统的行为，或者分析实验、金融和生物数据。

线性回归技术用于创建线性模型。该模型将因变量\(y\)(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。线性回归模型的一般方程为:

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

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

线性回归模型有几种类型:

• 简单:只有一个预测器的模型

• 多个:使用多个预测器进行建模

• 多元:多响应变量模型

简单的线性回归是常见的MATLAB。对于多元和多元线性回归，请参见统计和机器学习工具。它支持多重、逐步、健壮和多元回归:

• 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，使曲线和表面与数据吻合，请参阅曲线拟合工具箱。