MATLAB-回归预测模型Matlab统计工具箱用命令regress实现多元线性回归，用的方法是最小二乘法，用法是：b=regress(Y,X)b,bint,r,rint,stats=regress(Y,X,alpha)Y,X为提供的X和Y数组，alpha为显著性水平(缺省时设定为0.05),b,bint为回归系数估计值和它们的置信区间，r,rint为残差(向量)及其置信区间，stats是用于检验回归模型的统计量，有四个数值，第一个是R2,第二个是F,第三个是与F对应的概率p，pa拒绝HO，回归模型成立，第四个是残差的方差s2。残差及其置信区间可以用rcoplot(r,rint)画图。例1合金的强度y与其中的碳含量x有比较密切的关系，今从生产中收集了一批数据如下表1。&IX0.100.120.13a1-10.150.160.170ISy420A.545.045545047.549.055.0500先画出散点图如下：x=0.1:0.01:0.18;y=42,41.5,45.0,45.5,45.0,47.5,49
