📊 Matlab回归分析：regress & polyfit 📊

在数据分析的世界里，回归分析是挖掘变量间关系的重要工具。Matlab提供了多种回归方法，其中`regress`和`polyfit`是最常用的两种函数。它们各有特点，适用于不同的场景。

`regress`是一个强大的线性回归工具，适合处理复杂的多变量数据。它不仅能拟合线性模型，还能提供详细的统计信息，如R方值、残差等。通过`regress`，我们可以快速判断哪些变量对结果有显著影响，非常适合科研或工程中的数据分析需求。例如，在研究房价与面积、房龄等因素的关系时，`regress`可以帮我们找到关键影响因素。

而`polyfit`则专注于多项式拟合，特别适合描述非线性关系。比如，当我们想用一条曲线来拟合实验数据时，`polyfit`就能轻松胜任。它简单易用，只需输入数据点和期望的多项式阶数，即可得到拟合曲线的系数。不过，相比`regress`，`polyfit`缺乏统计检验功能，更适合初步的数据探索。

无论是`regress`还是`polyfit`，都是Matlab回归分析中的利器。选择合适的工具，才能让数据分析事半功倍！✨