线性模型将连续响应变量描述为一个或多个预测变量的函数。它们可以帮助您理解和预测复杂系统的行为,或者分析实验、金融和生物数据。
线性回归是一种用于创建线性模型的统计方法。该模型将因变量\(y\)(也称为响应)之间的关系描述为一个或多个自变量\(X_i\)(称为预测因子)的函数。线性模型的一般方程为:
\[y=\beta\u 0+\sum\\beta\u i X\u i+\epsilon\u i\]
其中\(\beta\)表示要计算的线性参数估计,\(\epsilon\)表示误差项。
线性回归有几种类型:
- 简单线性回归:仅使用一个预测器的模型
- 多元线性回归:多预测模型
- 多元线性回归:多响应变量模型
简单线性回归通常在MATLAB.有关多元和多元线性回归,请参见统计和机器学习工具箱。它使逐步、稳健和多元回归能够:
- 生成预测
- 比较线性模型拟合
- 绘图残差
- 评估拟合优度
- 检测异常值
要创建将曲线和曲面拟合到数据的线性模型,请参见曲线拟合工具箱. 要从测量的输入输出数据创建动态系统的线性模型,请参见系统识别工具箱.要从非线性Simulink模型创建用于控制系统设计的线性模型,请参阅金宝app金宝appSimulink控制设计.