用於一元及多元線性回歸，本質上是最小二乘法。在Matlab 2014a中，輸入help regress ，會彈出和regress的相關信息，一一整理。
調用格式：
- B = regress(Y,X)
- [B,BINT] = regress(Y,X)
- [B,BINT,R] = regress(Y,X)
- [B,BINT,R,RINT] = regress(Y,X)
- B,BINT,R,RINT,STATS] = regress(Y,X)
- [...] = regress(Y,X,ALPHA)
參數解釋：
- B：回歸系數，是個向量（“the vector B of regression coefficients in the linear model Y = X*B”）。
- BINT：回歸系數的區間估計（“a matrix BINT of 95% confidence intervals for B”）。
- R：殘差（ “a vector R of residuals”）。
- RINT：置信區間（“a matrix RINT of intervals that can be used to diagnose outliers”）。
- STATS：用於檢驗回歸模型的統計量。有4個數值：判定系數R^2，F統計量觀測值，檢驗的p的值，誤差方差的估計。
- ALPHA：顯著性水平（缺少時為默認值0.05）。
regress函數例程
目標函數：y=Ax1^2+Bx1^2+Cx1+Dx2+Ex1*x2+F （這是一個二次函數，兩個變量，大寫的字母是常數）
- %導入數據
- y=[7613.51 7850.91 8381.86 9142.81 10813.6 8631.43 8124.94 9429.79 10230.81
- ... 10163.61 9737.56 8561.06 7781.82 7110.97]';
- x1=[7666 7704 8148 8571 8679 7704 6471 5870 5289 3815 3335 2927 2758 2591]';
- x2=[16.22 16.85 17.93 17.28 17.23 17 19 18.22 16.3 13.37 11.62 10.36 9.83 9.25]';
- X=[ones(size(y)), x1.^2,x2.^2, x1, x2, x1.*x2];
- %開始分析
- [b,bint,r,rint,stats] = regress(y,X);