R 称为复相关系数。 R越大，y与x1、x2、x3……的关系越密切，通常R大于0.8（或0.9）才认为相关性成立。
一个例子
代码是
CLC，清除
x1=[0.1:0.01:0.18]';
y=[42 41.5 45 45.5 45 47.5 49 55 50]';
x=[个数(9,1),x1];
%x(8,:)=[]; 删除异常值
%y(8,:)=[]; 删除异常值
[b，bint，r，rint，统计]=（y，x）；
b, bint, stats, (r, rint) % 用于绘制残差图，以便找到异常值
注意，这样x的第一列必须有一列为1，相当于从第二列开始的每个x的数据
它还提供回归分析（注意这种方式提供的x不需要在第一列额外添加1列）
这个界面可以导出几个值到工作区，包括beta（回归系数）、rmse（残差标准差）、（残差），1也可以在这个界面改变模型
非线性回归
使用,,这些函数（这里提供的x不需要在第一列添加一列1）
用于计算回归系数，用于计算回归系数的置信区间，用于计算预测值的置信区间
[beta,r,j]=(x,y,,beta0) 其中是提供模型非线性函数的m文件，最后两个函数中会用到两个参数r和j
一个例子
代码是
清除，CLC
数据=[8.55 470 300 10
3.79 285 80 10
4.82 470 300 120
0.02 470 80 120
2.75 470 80 10
14.39 100 190 10
2.54 100 80 65
4.35 470 190 65
13.00 100 300 54
8.50 100 300 120
0.05 100 80 120
11.32 285 300 10
3.]；
y=数据(:,1);
x=数据(:,2:4);
贝塔=[0.1 0.05 0.02 1 2]; % 回归系数初始值，任意选择
[,r,j]=(x,y,@,beta); % 计算回归系数
=(,r,'',j); % 计算回归系数的置信区间
贝塔=[',]
[yhat,delta]=(@,x,,r,'',j) %计算预测值及其置信区间
文件的代码在哪里
yhat=(beta,x);
yhat=(beta(4)*x(:,2)-x(:,3)/beta(5))./(1+beta(1)*x(:,1)+beta(2)*x (:,2)+beta(3)*x(:,3));
当然也可以用，比较方便。 使用方法是
(x,y,'',贝塔)
提供交互式界面，可以导出各种参数值和置信区间
逐步回归
使用，你会得到一个交互界面，调用格式为
(x,y,,阿尔法)
是矩阵 x 的列数指标，给出初始模型中包含的子集（默认），alpha 是显着性水平（默认）
