matlab多元多项式线性回归,MATLAB用regress作多元非线性回归 | 学步园

在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。

看到regress函数的例子，突然想到它居然可以用来做一些简单的多元非线性回归分析，例如，我们用它对一个多项式进行拟合，将要拟合的多项式进行展开，得到的其实就是一个类似因变量y与多个自变量x1, x2...xn之间的表达式：Y= β0+ β1X1+β2X2+……+βpXp+e。

clear

clc

data = [55555551010101010101015151515151515202020202020202525252525252530303030303030

144176208240272320512144176208240272320512144176208240272320512144176208240272320512144176208240272320512144176208240272320512

135.346138.193147.369137.871140.782143.022146.985179.075230.787236.99240.18232.734248.473249.812218.834242.56276.038282.54293.582320.17279.204215.68286.505313.645334.782325.526332.145337.282231.54261.884324.214343.436367.167372.446340.181259.584302.132313.351347.63340.478414.03443.249

]';

x