matlab统计分析具体步骤 matlab线性回归方程公式？
matlab线性回归方程公式？
线性模型方程公式：b(x1y1x2y2...xnyn-nXY)/(x1x2...xn-nX)。多项式回归方程是依靠数理统计中的回归分析，来可以确定两种或两种以上变数间相互依赖的调整膳食关系的一种统计分析方法之一。
1多元线性回归方程怎末求
第一：用所给样本求出两个相关变量的(算术）平均值
第二：各算出分子和分母：（两个公式任选其一）分子
第三：计算b：b分子/分母
用最小二乘法估计也参数b,设无条件服从正态分布,分别求对a、b的偏导数并令它们等于零。
先求x,y的平均值X,Y
再用公式x3求大神解答:b(x1y1x2y2...xnyn-nXY)/(x1x2...xn-nX)
后把x,y的平均数X，Y联立解aY-bX
求出a并x3总的公式ybxa能够得到线性回归方程
(X为xi的平均数，Y为yi的平均数)
2多项式回归方程
线性回归模型方程是依靠数理统计中的回归分析，来确定两种或两种以上变数间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法之一。多项式回归又是回归分析中第一种在严格的研究并在实际应用中应用范围建议使用的类型。按自变量个数可分成三类一元线性回归分析什么方程和多元多元线性回归分析方程。
怎样使用matlab做曲线拟合？
方法一、用数据模型拟合工具箱CurveFittingTool
再打开CFTOOL工具箱。在matlab的commandwindow中然后输入cftool，即可刚刚进入数据数据拟合工具箱。
输入输入两组向量x，y。
是需要在Matlab的命令行键入两个向量，一个向量就是你要的x坐标的各个数据，别外一个是你的要的y坐标的各个数据。键入以后简单假设叫x向量与y向量，也可以在workspace里面看见了这两个向量，要确保全这两个向量的元素数同一，假如不一致的话是没法在工具箱里面接受数据拟合的。
的或在命令行里再输入下列选项中数据:
x [196,186, 137, 136, 122, 122, 71, 71,70,33]
y[0.0126050.0131150.0168660.0147410.0223530.0192780.0418030.0380260.0381280.088196]
数据的选取。先打开曲线曲线拟合共工具界面，然后点击最左边的Xdata和Ydata，选择类型刚才一键入的数据，这时界面中会又出现这组数据的散点图。
你选择计算得到方法，点击Fit
左侧results为曲线拟合结果，下方表格为误差等统计数据。
方法二、用神经网络工具箱
1、先打开神经网络工具箱，在commandwindow内再输入nftool，进入Neuralfittingtool
2、导入数据，再点next，导入Inputs为x，Targets为y。
3、选择网络参数，再点next，选择特训集和测试集数量，点next，选刻意隐藏层节点个数。
4、训练数据，点next，选train。
5、绘制图拟合曲线，训练结束后电机plotfit
训练结果参数在训练训练完后自动弹出对话框
神经网络工具箱也可以用command写，请直接搜索关键字matlab神经网络工具箱函数。
方法三、用polyfit函数写
polyfit函数是matlab中应用于并且曲线模型拟合的一个函数。其数学的基础是最小二乘法曲线计算得到原理。曲线曲线拟合：试求离散点上的数据集，即己知在点集上的函数值，构造一个解析函数（其图形为一曲线）使在原线性系统点上尽可能接近决策变量的值。
全局函数方法：apolyfit(xdata,ydata,n)，
其中n来表示多项式的更高阶数，xdata，ydata为即将模型拟合的数据，它是用数组的键入。输出参数a为计算得到多项式ya1x^,共n1个系数。
%调试器Apolyfit(x,y,2)zpolyval(A,x)plot(x,y,r*,x,z,b)
方法四、让其写算法做曲线拟合
请相关参考数值分析教科书，计算得到、插值方法较低，算法却不是古怪，灵活自如照抄循环表就行
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