matlabLinear回归每个系数先把公式转换成线性，再把数据转换成矩阵形式，用polytool命令求多重线性回归 。请参阅特定命令的帮助，这是数据拟合，多项式拟合仅使用POLYFIT命令，非线性拟合可以用以下命令:不过这两个一般都是应用在二维的情况下，不知道三维的能不能用 。我没试过1 . beta nl fit(X，fun，beta0)X给定自变量数据 ， y给定因变量数据 。
在beta0函数模型中，系数估计的初始值，beta返回拟合系数2 。xlsqurvefit (fun ， x0，xdata，ydata) fun要拟合的目标函数，x0目标函数中系数估计的初始值，xdata自变量数据和ydata函数值数据x拟合返回的系数(拟合结果) 。因为你没有给出T，T和它们对应的y的数据，你只能自己做 。
1、MATLAB进行对数 回归 分析求助(高分虽然我会做，但是不知道MATLAB代码是什么，因为有一个软件可以做SPSS 。在MATLAB中，非线性回归-2/一般转化为线性回归-2/问题，比如另一个zlog(y) ， 然后建立z和x的关系，这样就一目了然了 。log(y)C1 * log(x1) C2 * log(x2) C3 * log(x3) C4换算成直线回归 分析问题 。对数回归和线性回归没有本质区别 。先把原始数据当做log再做线性回归 。
2、 matlab中的regress函数 。。。matlab中回归函数的等号在右边是完备的:regression (y ， alpha) bint是回归系数的区间估计，r是残差 ， rint是置信区间，stats是用于检验回归模型的统计量 。相关系数r 2越大，方程回归的意义越大 。
比如:t用matlabDo回归-2/步骤:x1这个我不懂，小学没毕业，没人回答就给我吧 。如果分子这么好，人生岂不是很精彩？希望求助的时候能得到帮助 。分子只是给回答者动力，最终的好处是无论是词缀还是回答者都是评分系统的价值 。我太无知了，不能帮助词缀者，只是来冷嘲热讽 ， 希望词缀者早日解决问题 。
3、 matlab线性 回归各系数在这个逐步中有四个候选自变量x1，x2 ， x3，x4回归分析 。四个候选变量的回归系数的估计值和置信区间用点和线段显示在图的左上角 ， x3和x4的置信区间包含零点，表示x3 。Coeff在图的顶部 。下面的数据是每个候选变量的回归系数，tstat代表t统计量，pval是伴随概率 。当pval小于给定的显著性水平时 ， 回归 model有效 。
【matlab回归分析t值,MATLAB逻辑回归函数】中框数据:截距为线性回归模型常数项的估计值，以下分别代表决定系数、F统计量、残差标准差、调整决定系数和伴随概率 。图中最下面的点表示候选变量每次调整后的回归模型的剩余标准差 ， 越小越好，从图中可以看出回归的最终型号为y52.5773 1.46831x1 0.66225x2 。
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