1. matlab曲線擬合工具箱能做多元非線性回歸分析嗎只能寫程序嗎求方法！！
目前，Matlab還不能對多元非線性回歸分析。只能用nlinfit函數，lsqcurvefit函數來擬合。其方回法：
x=[。。。];y=[。。。];
fun=inline('a(1)+a(2).*exp(x)','a','x');
a=lsqcurvefit(fun,[a01 a02],x,y)
或
a= nlinfit(x,y,fun,[a01 a02])
[a01 a02] 初值答
2. 如何使用matlab擬合工具箱
1.打開CFTOOL工具箱。
在Matlab 6.5以上的環境下，在左下方有一個"Start"按鈕，如同Windows的開始菜單，點開它，在目錄"Toolboxes"下有一個"Curve Fitting"，點開"Curve Fitting Tool"，出現數據擬合工具界面，基本上所有的數據擬合和回歸分析都可以在這里進行。也可以在命令窗口中直接輸入」cftool」，打開工具箱。
2.輸入兩組向量x，y。
首先在Matlab的命令行輸入兩個向量，一個向量是你要的x坐標的各個數據，另外一個是你要的y坐標的各個數據。輸入以後假定叫x向量與y向量，可以在workspace裡面看見這兩個向量，要確保這兩個向量的元素數一致，如果不一致的話是不能在工具箱裡面進行擬合的。 例如在命令行里輸入下列數據: x = [196,186, 137, 136, 122, 122, 71, 71, 70, 33]; y = [0.012605; 0.013115; 0.016866; 0.014741; 0.022353; 0.019278; 0.041803; 0.038026; 0.038128; 0.088196];
3.數據的選取。
打開曲線擬合共工具界面，點擊最左邊的"Data..."按鈕，出現一個Data對話框，在Data Sets頁面里，在X Data選項中選取x向量，Y Data選項中選取y向量，如果兩個向量的元素數相同，那麼Create data set按鈕就激活了，此時點擊它，生成一個數據組，顯示在下方Data Sets列表框中。關閉Data對話框。此時Curve Fitting Tool窗口中顯示出這一數據組的散點分布圖。
4.曲線擬合(冪函數power)。
點擊Fitting...按鈕，出現Fitting對話框，Fitting對話框分為兩部分，上面為Fit Editor，下面為Table of Fits,有時候窗口界面比較小，Fit Editor部分會被收起來，只要把Table of Fits上方的橫條往下拉就可以看見Fit Editor。在Fit Editor裡面點擊New Fit按鈕，此時其下方的各個選框被激活，在Data Set選框中選中剛才建立的x-y數據組，然後在Type of fit選框中選取擬合或回歸類型，各個類型的擬合或回歸相應的分別是： Custom Equations 用戶自定義函數 Expotential e指數函數 Fourier 傅立葉函數，含有三角函數 Gaussian 正態分布函數，高斯函數 Interpolant 插值函數，含有線性函數，移動平均等類型的擬合 Polynomial 多項式函數 Power 冪函數 Rational 有理函數（不太清楚，沒有怎麼用過） Smooth Spline （光滑插值或者光滑擬合，不太清楚） Sum of sin functions正弦函數類
在這個Type of fit選框中選擇好合適的類型，並選好合適的函數形式。於是點擊Apply按鈕，就開始進行擬合或者回歸了。此時在Curve Fitting Tool窗口上就會出現一個擬合的曲線。這就是所要的結果。 在上面的例子中，選擇sum of sin functions中的第一個函數形式，點擊Apply按鈕，就可以看見擬合得到的正弦曲線。
3. matlab如何調用統計工具箱
調用統計特工具箱的做法：
①打開matlab；
②點擊左下角Start；
③進入Toolbox工具箱；
④選擇Statistics；
4. 如何用matlab線性回歸分析
回歸分析是處理兩個及兩個以上變數間線性依存關系的統計方法。可以通過軟體Matlab實現。
在Matlab中，可以直接調用命令實現回歸分析，
（1）[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x)，其中b是回歸方程中的參數估計值，bint是b的置信區間，r和rint分別表示殘差及殘差對應的置信區間。stats包含三個數字，分別是相關系數，F統計量及對應的概率p值。
（2）recplot(r,rint)作殘差分析圖。
（3）rstool(x,y)一種互動式方式的句柄命令。
5. 用matlab怎麼做回歸分析全部教程啊，各位親啊
你可以查一下matlab的工具箱，應該有這個功能。而且回歸分析有更專業的軟體，不一定要用matlab 啊
6. matlab 如何做回歸分析
最多30
7. matlab 畫圖 多元線性回歸分析
Matlab中統計工具箱用命令regress實現多元線性回歸，用的方法是最小二乘法，基本用法是：
b=regress(Y,X)
Y,X是因變數和自變數，b為回歸系數的估計值。
當然，也可以讓結果更詳細，這個你可以自己查看幫助文檔 doc regress
這里使用：
[b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X)
其中，bint為回歸系數的置信區間，r,rint為殘差及其置信區間，stats為計算回歸模型的統計量。
所以，設房屋銷售均價為Y，其餘四個變數分別為X1,X2,X3,X4
則代碼如下：
clc
clear
x=[];
Y=[];
X=[ones(length(x),1),x];
[b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X,0.05)
X,Y的數據你填進去就可以了。
8. 怎樣用MATLAB進行回歸分析
X=[1 1 4 6 8 11 14 17 21]'
Y=[2.49 3.30 3.68 12.20 27.04 61.10 108.80 170.90 275.50]'
X=[ones(9,1), X]
[b,bint,r,rint,stats]= regress(Y,X)
輸出向量b，bint為回歸系數估計值和它們的置信區間，r，rint為殘差及其置信區間，stats是用於檢驗回歸模型的統計量，有三個數值，第一個是R2，其中R是相關系數，第二個是F統計量值，第三個是與統計量F對應的概率P，當P<α時拒絕H0，回歸模型成立。
9. 用Matlab中的regress工具箱求出GDP和人口的多元回歸模型，結果怪怪的。。。跪求高手。。在線等
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