MATLAB一元线性回归 📈📊

在生活中，我们常常需要分析两个变量之间的关系，比如销售额与广告投入的关系。这时，一元线性回归分析就派上了用场！它是一种通过建立数学模型来描述一个自变量与一个因变量之间线性关系的方法。简单来说，就是找到一条直线，使得数据点尽可能地靠近这条线。这条直线可以用公式y = ax + b表示，其中a是斜率，b是截距。

在MATLAB中实现一元线性回归非常方便。首先，你需要准备数据，将自变量和因变量分别存储为向量。接着，使用MATLAB内置的`polyfit`函数，输入自变量和因变量即可得到拟合参数a和b。完成拟合后，可以利用`polyval`函数预测新数据点的值，或者绘制出拟合曲线，直观地展示数据趋势。此外，还可以计算决定系数R²，用来衡量模型对数据的拟合优度。如果R²接近1，则说明模型效果很好！

通过MATLAB进行一元线性回归分析，不仅能够快速获得结果，还能帮助我们更好地理解变量间的联系，为决策提供科学依据。🚀

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