matlab建立回归模型五个步骤
matlab导出的arima模型怎么看？
matlab导出的arima模型怎么看？
看matlab导出的arima模型步骤如下：
1、曲线拟合过程。
2、【分析】，【回归】，【曲线估计】，选择相应变量和拟合模型，得到结果，拟合效果较好。
3、利用指数模型进行预测。
4、首先按照传统的操作方法，n代表了x，y的个数，所以要对n实行加权个案处理。
5、这个时候再对x统计分析发现：数据显示有171个，接着进行线性回归。
回归拟合的概念？
拟合就是把平面上一系列的点，用一条光滑的曲线连接起来。因为这条曲线有无数种可能，从而有各种拟合方法。常用的拟合方法有如最小二乘曲线拟合法等，在MATLAB中也可以用polyfit来拟合多项式。拟合以及插值还有逼近是数值分析的三大基础工具，拟合为已知点列，从整体上靠近它们；插值为已知点列并且完全经过点列；逼近为已知曲线，或者点列，通过逼近使得构造的函数无限靠近它们。
回归，研究一组随机变量(Y1，Y2，Yi)和另一组(X1，X2，Xk)变量之间关系的统计分析方法。通常Y1，Y2，Yi是因变量，X1、X2，Xk是自变量。
回归分析的主要内容有以下：从一组数据出发，确定某些变量之间的定量关系式；即建立数学模型并估计未知参数。通常用最小二乘法。检验这些关系式的可信任程度。
用MATLAB做线性及非线性回归的函数有哪些？
用MATLAB做线性及非线性回归的主要函数有：
1、线性回归 函数（解决线性回归问题），如regress（）、polyfit（），主要书写格式为 a regress(y,X) %拟合线性回归函数的系数，a系数 ppolyfit(x,y,n); %拟合多项式的系数，n最大项数为9
2、非线性回归函数（解决非线性回归问题），如lsqnonlin（）、lsqcurvefit（）、nlinfit （），主要书写格式为 a lsqnonlin(自定义函数,初值)，a系数 alsqcurvefit(自定义函数,初值,自变量,因变量)，a系数 a nlinfit(自变量,因变量,自定义函数,初值)，a系数
3、比较详细的内容，可以通过help（）帮助函数来查找。