有关回归分析的所有算法，包括详细的原理介绍及具体的matlab代码，很适合初学者使用，及有关工程人员参考；其中包含了一元线性回归、最小二乘估计方法、显著性检验、多元线性回归、利用回归模型预测、非线性回归、逐步回归等-All algorithms related to regression analysis, including a detailed descr iption and the specific principles matlab code, it is suitable for b

　在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与多个因素相联系的，由多个自变量的最优组合共同来预测或估计因变量，比只用一个自变量进行预测或估计更有效，更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。-In regression analysis, if there are two or more independent variables, it is called multiple regression. Indeed, a phenomenon

卡尔曼滤波（Kalman filtering）一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。 斯坦利·施密特(Stanley Schmidt)首次实现了卡尔曼滤波器。卡尔曼在NASA埃姆斯研究中心访问时，发现他的方法对于解决阿波罗计划的轨道预测很有用，后来阿波罗飞船的导航电脑使用了这种滤波器。 关于这种滤波器的论文由Swerling (1958), Kalman (1960)与 Ka