一元回归分析

MATLAB 的一元线性回归，真的是数据里的老朋友了，尤其适合刚入门或者做一些简单建模的你。这个例子用的是城镇居民收入和住宅面积的数据，场景接地气，逻辑也挺清晰的。你会先用散点图直观看看变量关系，一步步套用最小二乘法公式，还能用fitlm一键搞定模型。代码不复杂，注释也够清楚，适合上手试试。如果你在搞教育数据、城市研究，或者只是想练练线性回归的基本功，这份资源还挺值得一看。

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。

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。

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。

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

支持任意多项的一元多项式加减乘除运算，提供源码、jar和class文件。

一元线性回归分析的主要任务包括：用实验数据（样本数据）估计回归方程的截距和斜率；对回归系数进行假设检验。

JSON Editor使用JSON模式生成HTML表单，支持JSON模式3和4，并集成流行CSS框架。