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。它们可以帮助你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独立变量(X_i)(称为预测器)的函数。线性模型的一般方程为:
\[y = \beta_0 + \sum \ \beta_i X_i + \epsilon_i\]
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:只使用一个预测器的模型
- 多元线性回归:使用多种预测因子的模型
- 多元线性回归:多个响应变量的模型
简单的线性回归通常在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。它可以逐步、稳健和多元回归:
- 生成预测
- 比较线性模型拟合
- 情节残差
- 评价拟合优度
- 检测异常值
要创建将曲线和曲面拟合到数据中的线性模型，请参见曲线拟合工具箱。根据测量的投入产出数据建立动态系统的线性模型，见系统辨识工具箱。若要从非线性Simulink模型创建控制系统设计的线性模型，请参见金宝app金宝app仿真软件控制设计。
