LTreg.m搜索线性回归的p值和系数-MATLAB开发

开发Matlab程序以计算线性回归参数a和b，然后绘制结果图表。

利用房屋特征预测房价是一个常见的数据分析任务。演示了如何使用Matlab开发环境进行多变量线性回归，以确定房屋特征与房价之间的关系，而不使用正则化技术。

在我的统计作业中，我面临着生成所有可能线性组合回归表格的挑战。通过谷歌搜索，我发现MATLAB目前并未提供此功能，但我并非孤例。以下是测试代码基于Walpole等第9版第489页的数据：HT = [4.75 4.07 4.04 4.18 4.35 4.16 4.43 3.20 3.02 3.64 3.68 3.60 3.85]；RLS = [170 140 180 160 170 150 170 110 120 130 120 140 160]；LLS = [170 130 170 160 150 180 110 120 140

我整合了一个新的插值函数，专门针对线性插值进行了优化。这个函数比原版快得多，并且在处理边界值时扩展而不是返回NaN。与MATLAB内置函数的不同之处在于，它在查询值恰好在节点上时不会受到邻近节点的影响。这个函数还支持2D和3D插值，并且改变了X/Y参数的顺序以适应不同的需求。虽然这个函数很简单，但我相信它会为您的工作带来便利。

使用Python实现最小二乘法进行线性回归。

matlab开发：非正则化多变量线性回归。这篇文章演示了如何使用Matlab进行非正则化多变量线性回归分析。

多元线性回归分析是一种统计方法，探索多个自变量与因变量之间的关系，介绍了其基本原理及在Matlab中的实现方法。

经过老师验证的模板论文下载后，可以根据个人需求进行调整。

这是一个简化的两样本t检验方法，专注于快速计算t值而跳过耗时的p值计算步骤。适用于需要进行多次置换测试并追求效率的场合。该方法假设方差相等，并允许样本量不等。