如何在matlab中一元线性矩阵编程

其实用循环是能够实现的,想了一下,貌似没有简洁命令但如果元胞数组的元素是字符型的,倒是可以的.clearall;clc;forii=1:100c{ii}=[1,ii];end%产生cellforjj=

不可能有图的两个变量可以在二维空间即平面上作出图形三个变量可以在三维空间作出图形（空间解析几何）四维及以上的就根本不可能做出来了!三维的可用MATLAB再问：比如用spss软件已经做出二元线性回归方程

使用regress命令多元线性回归——用最小二乘估计法B=REGRESS(Y,X),返回值为线性模型Y=X*B的回归系数向量X,n-by-p矩阵,行对应于观测值,列对应于预测变量Y,n-by-1向量,

请问是MATLAB画出来的图是对数坐标?还是原来的数据是对数关系?如果画出来的坐标要改成线性坐标,set(gca,'XSclae','linear')%要求x轴用线性标度再问：我试了，还是不行，我是用

把只有自变量的数据在原始数据最下方输入进去,但是没有因变量的然后重新进行回归分析,在选项中选择预测标准化或非标准化值就出来了再问：谢谢你,只有未标准化下的结果和手工算出来的基本一样,应该是精确程度不同

是说明两个现象之间相关关系密切程度的统计分析指标.

方程有什么最大值?方程只有“有解”“无解”令函数f(x)=-2*x^2+3*x+5,求它的极值下面是求极值symsxdf=diff(-2*x^2+3*x+5)f=inline('-2*x^2+3*x+

用polyfit函数；k=polyfit（x,y,1）;A=k(1);B=k(2);再问：能把整个的写出来么不会用的着急啦再答：x=[-0.125,-0.300,-0.602,-0.824];y=[-

你x10个值,y11个值,而且591.0也有误吧r=corrcoef(x,y);%r就是相关系数R=r^2;k=polyfit(x,y,1);scatter(x,y,'.');holdonx1=200

在MATLAB里,多项式由一个系数的行向量表示,其系数是按降序排列.所以：A=-0.2444B=0.6064

用matlab中toolbox工具箱里面的curvefitting进行处理选择函数类型为power再问：试问在操作窗口取对数后回归求参数差别很大？

clear>>x=[1656,2122,2864,4033,6099];>>y=[2112,2170,2291,2456,2759];>>[P,S]=polyfit(x,y,1)%P为拟合回归系数即y

用这个函数regress()来解决.t3=[]x1=[]y=[]X=[t3x1];[a,bint,r,rint,stats]=regress(y,X)

esult=polyfit(x,y,1)A,B在result中可查看matlabhelppolyfit.

把你关心的变量设置为因变量y,与y相关的变量设为自变量x,建立y=b0+b1*x,解出b0b1即可

很简单,随机选择采样点,然后excle统计.很多东西不是想象中的那么复杂.

你这种问题可以转化为线性规划问题.但是你这里只给出了约束条件没有给目标函数.你可以自己定义一个约束函数比如mina+b+c.转化成线性规划问题之后,将其写成标准形式就可以输入matlab进行求解了.得

简单方法是用拟合工具箱：cftool拟合后左边框里面就有残差分析结果再问：我是多元非线性拟合，如何进行呢，里面都是一些指定的函数啊，我是用nlinfit已经拟合了，但不会画图，再答：nilinfit拟

这个属于多元回归问题Matlab中提供了直接的regress函数,调用格式如下[b,bint]=regress(y,X)举个例子吧,由于你的数据有问题我就使用自己的数据了我们使用Matlab自带的ca

B=REGRESS(Y,X)