MATLAB-如何基于x和y计算二维最小二乘回归。 （回归面）

Question

我有一组具有独立变量x和y的数据。 现在，我正在尝试构建一个二维回归模型，该模型的回归点贯穿我的数据点。 但是，我找不到实现此目的的方法。 谁能给我些帮助？

Answer 1

您可以将我最喜欢的polyfitn用于线性或多项式模型。 如果您想要其他型号，请编辑您的问题或添加评论。 HTH！

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另外，在“多元回归”下查看此处 ，可能也可以为您提供帮助。

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抱歉，我对此太感兴趣了，这是一个使用最小二乘与股票 Matlab进行多元回归的示例：

t = (1:10)';
x = t;
y = exp(-t);
A = [ y x ];
z = 10*y + 0.5*x;
A\z
ans =

   10.0000
    0.5000

Answer 2

如果要执行线性回归，最好的工具是regress函数。 请注意，如果您要拟合形式为y(x1,x2) = b1.f(x1) + b2.g(x2) + b3的模型，则只要您知道函数f和g

Nsamp = 100;  %number of samples
X1 = randn(Nsamp,1);  %regressor 1 (could also be some computed f(x1) )
X2 = randn(Nsamp,1);  %regressor 2 (could also be some computed g(x2) )
Y  = X1 + X2 + randn(Nsamp,1);  %generate some data to be regressed

%now run the regression
[b,bint,r,rint,stats] = regress(Y,[X1 X2 ones(Nsamp,1)]);

% 'b' contains the coefficients, b1,b2,b3 of the fit; can be used to plot regression surface)
% 'r' contains residuals of the fit
% 'stats' contains the overall regression R^2, F stat, p-value and error variance