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如何用matlab进行逐步回归法分析
1、首先打开matlab软件。创建一个自己需要使用的数学模型，如图所示。根据传递函数，绘制根轨迹图。得到根轨迹图，利用rlocfind函数计算用户选定点的增益和其它闭环极点。进行根轨迹分析，如图所示。
2、建立工作文件，创建并编辑数据。结果如下图所示。在命令行输入lsycx，然后回车。弹出equation窗口，如图所示。观察t统计量、可决系数等，可知模型通过经济意义检验，查表与X的t统计量比较发现，t检验值显著。
3、matlab 提供了stepwise函数完成逐步回归，具体的用法可以查看matlab帮助。
如何用MATLAB做多变量回归?
1、第一步仍然是准备我们需要的数据。首先，计算垂直排列中Y的估计值。根据回归方程计算，在C2单元格中输入“=0.48*$b2-20208”，按enter键计算结果，然后向下拖动，生成各点y的相应估计值。
2、非线性拟合，用nlinfit或者nlintool。
3、matlab多组回归分析可以用 regress（）回归分析函数或其他的拟合函数（lsqcurvefit、nlinfit等）来实现。
4、MATLAB做你这个回归不难，关键是你的数据回归出来的意义不大。
matlab中SVM回归问题
1、matlab中libsvm问题 MATLAB初学者必读这个要修改里面的函数，把输出这些语句的代码去掉~ 可以在svmpredict这个函数里面找到，它是个C++代码。
2、出现这种情况的可能原因有以下几个： 数据输入错误：SVM训练需要准备好一定数量的训练样本，而且必须满足一定的数据格式要求。如果数据输入错误，可能会导致索引超出矩阵维度的错误。
3、将svm目录拷贝至D：MATLAB6p5toolbox 然后运行matlab，在命令窗口输入addpath D：MATLAB6p5toolboxsvm回车，来添加路径。
4、训练样本标签和训练样本数不一致，你可以看一下label的个数和data的个数，而且svm适用于两维变量，所以你的data的维数需要改变一下。
5、matlab 支持向量机只能是单输出，输入的数目没有限制，如果是多输出的话，你可以针对每个输出分别建立一个支持向量机，然后分别对应每个输出进行预测。
6、你这个是SVR吧，训练效果好说明不了什么，很可能是过拟合了，overfit。训练时C很大e很小时，很大可能都能找出训练效果特别好的模型。这个输出是常数基本这个模型没有意义，如果是两类分类就是50%概率在猜。
matlab多组回归分析
1、matlab多组回归分析可以用 regress（）回归分析函数或其他的拟合函数（lsqcurvefit、nlinfit等）来实现。
2、用regress(y，X)求解，对于你的问题可以这样来解决。clc，clear all x1=[。。]；x2=[。。]；y=[。。
3、MATLAB做你这个回归不难，关键是你的数据回归出来的意义不大。
4、对于多变量线性回归分析，可以regress（）函数来预测变量系数。
5、在命令行输入lsycx，然后回车。弹出equation窗口，如图所示。观察t统计量、可决系数等，可知模型通过经济意义检验，查表与X的t统计量比较发现，t检验值显著。模型对Y的解释程度高达93%。
到此，以上就是小编对于matlab回归函数的问题就介绍到这了，希望介绍的几点解答对大家有用，有任何问题和不懂的，欢迎各位老师在评论区讨论，给我留言。
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