使用matlabs退步像polyfit

Question

我：

x = [1970:1:2000] 
y = [data] 

size(x) = [30,1] 
size(y) = [30,1] 

我想：

% Yl = kx + m, where 
[k,m] = polyfit(x,y,1) 

出於某種原因，我必須使用 「迴歸」 這一點。

使用k = regress（x，y）給出了一些完全隨機的值，我不知道它來自哪裏。它怎麼樣？

Answer 1

您在「k」中獲得的輸出數量取決於輸入X的大小，因此只需將x和y直接放入，就不會同時得到m和k。從文檔：

b = regress（y，X）爲y中的預測變量的y中的響應的多線性迴歸返回係數估計值的p-1向量b。X是n-在n個觀測值中的每一個觀測值處的p個預測值的逐個p矩陣。 y是觀察到的響應的n乘1矢量。

它並沒有完全說明，但幫助文檔中使用carsmall內置數據集的示例向您展示瞭如何設置它。對於你的情況，你會想：那麼

X = [ones(size(x)) x]; % make sure this is 30 x 2 
b = regress(y,X); % y should be 30 x 1, b should be 2 x 1 

b(1)應該是你m，並b(2)你k。

regress還可以提供額外的輸出，如置信區間，殘差統計數據，如R平方等輸入保持不變，你只需要改變輸出：

[b,bint,r,rint,stats] = regress(y,X);