学习笔记
对数据进行函数拟合有四种方式具体见连接
方法一：多项式拟合polyfit
方法二：工具箱拟合cftool
方法三：指定函数拟合
连接：matlab拟合函数的三种方法_Bily_on的博客-CSDN博客_matlab数据拟合
方法四是而利用regress函数也可以对数据进行拟合，以下是该函数的内容：
多元线性回归 - MATLAB regress - MathWorks 中国
##但是对于输入的数据有限制，对于y，x都要求必须是列向量，如果不是请转成列向量
X矩阵中的，ones（size(x1)）表示的是常数项
x1,x2是应变量（当然也可以加上x1*x2）
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9y=[1 5 4 6 3]'; x1=[1 2 3 4 5]'; x2=[2 6 4 8 5]'; X=[ones(size(x1)),x1,x2]; [b,bint,r,rint,stats]=regress(y,X) b bint r stats
得出：
则函数式为：y=0.0059-0.205*x1+0.882*x3;
然后看stats
表示值分别是方差的平方，F值,P值（显著性），以及误差方差的估计值
拓展：这个可以尝试尝试
最后
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