MATLAB一元线性回归示例

这是一份针对Matlab初学者的优质学习教程，特别适合希望通过实例了解Matlab的人。通过这个教程，您可以快速掌握Matlab的基础知识和一元线性回归的应用。

F检验是检验一元线性回归模型总体回归方程是否具有统计显著性的假设检验方法。

在R软件中实现一元回归分析，通过弹性统计分析，快速完成一元回归建模。

一元线性回归的 PPT，内容挺清晰的，讲的是最基础的线性回归，用一条线去拟合数据点，也就是 y = wx + b 那一套。适合刚上手数据挖掘的你，不用拐弯抹角，公式、思路都摆得明明白白，看的时候还配了例子，理解起来轻松不少。 最小二乘法是核心思路，简单说就是让预测值和实际值的差距尽小，误差平方和最小就对了。你会看到y = w₀ + w₁x的形式，回归系数其实就是你要学的权重，用 最小二乘 来求它们，基本功里的基本功。 要是你对 MATLAB 有点基础，那底下这些相关资源还挺不错，是像 线性回归最小二乘法求解 和 非负约束回归的实现，实操味挺浓。 哦对了，如果你对曲线拟合也感兴趣，后面还有个讲不

在实际工作中，通常需要分析两个随机变量之间的关系，例如圆的半径与面积之间的关系，人的身高与体重之间的关系，以及国家的GDP与年份之间的关系等。这些关系可以分为确定性关系和相关关系两类。确定性关系指的是可以通过一个变量的值确定另一个变量的值，例如圆的半径和面积的函数关系。相关关系则表明两个变量的取值有一定联系，但一个变量的值不能完全决定另一个变量的值，例如人的身高与体重之间的关系。对于具有相关关系的变量，可以在平均意义下描述它们的近似关系。回归分析即用于分析这种相关关系的方法，通过回归函数来表达两个变量在平均意义下的函数关系。在回归分析中，一个变量作为自变量，另一个变量作为因变量，因变量是随机变

一元线性回归的入门例子，还是用 SPSS 和 Clementine 来讲，内容比较通俗，顺序也清晰。参数估计、误差、模型检验这些都带着实操讲了下，对刚接触数据挖掘的你挺友好。 模型参数估计的部分，讲了怎么从数据中估出回归系数，配合 SPSS 的界面截图，照着点都能跑通。像R²和t 检验这些也解释得比较清楚，适合拿来做课设或者小项目。 说实话，这种资源比较适合你想快速理解一元回归的基本逻辑。你要是对Matlab感兴趣，可以看看Matlab 一元线性回归实例解析，里面有详细的代码流程。 另外，还整理了一些蛮实用的相关文章，像线性回归模型评估与优化和数据预测利器：线性回归模型解析，都可以当拓展读物，

长期以来，我在中文网站CSDN上撰写博客，但忽视了GitHub这一开源分享平台。虽然CSDN博客不错，但由于无法完整展示所有代码，导致部分代码源码不完整。现在我将所有项目相关代码完整迁移到GitHub，以保证代码的完整性。这里附上我的CSDN博客地址，并列出了写过的所有博客系列及其内容。包括深度学习、机器学习、神经网络、支持向量机（SVM）、图像处理（OpenCV）、运动目标检测、图割算法、图像算法、简单人脸识别、简单虹膜识别、智能优化算法、C++翻译教程、MATLAB小实例和一些小观点。

一元线性回归模型的 D-W 检验，挺适合刚接触回归的同学快速上手。用 SPSS 做这类模型检验，流程比较清晰，点几下就能出结果。尤其是用在时间序列或残差上，D-W 值一下就能看出有没有自相关，挺省事。 回归的 D-W 检验，最常见的问题就是不知道那个统计量怎么解读。这里讲得还蛮清楚的，从数值区间到判断逻辑，配合 SPSS 操作截图，整体比较容易跟着做。你一边操作一边看，快就能弄懂。 配套的资料也不少，像SPSS 多元线性回归教学讲义和一元线性回归数据挖掘原理，都能连起来学，比较系统。尤其你要做点数据建模、评分卡这类工作，这套内容还挺实用。 要注意哦，D-W 检验主要是针对残差的自相关，不是万能

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