线性模型

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、财务和生物数据。

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)描述为一个或多个自变量\(X_i\)(称为预测因子)的函数之间的关系。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:模型只使用一个预测器
• 多元线性回归:使用多个预测器建模
• 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．有关多元线性回归，请参阅统计和机器学习工具箱．它支持逐步、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

若要创建拟合曲线和曲面到数据的线性模型，请参见曲线拟合工具箱．若要从测量的输入-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．若要从非线性Simulink模型创建用于控制系统设计的线性模型，请参见Simulink控制设计．