本人非统计专业，目前遇到了一个回归问题如下：现有五组数据，分别为（0，(0.022-a)/5.56); (0,(0.045-a)/11.08);(0.25,(0.019-a)/7.83);(0.33,(0.045-a)/4.81);(0.33,(0.025-a)/9.61)，即自变量为定值，因变量为含参数a的变值，a为未知恒定值，能否采用线性回归的方法，使得这五个点尽可能汇聚到一条直线上，求出a值？保证拟合的斜率为负值！如有违规，还请版主留情，烦请各位大佬解决下。

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天使啥都搞啊。
【 在 zszqzzzf (炼狱天使——反者道之动) 的大作中提到: 】

polyfit - 多项式曲线拟合

    此 MATLAB 函数 返回次数为 n 的多项式 p(x) 的系数，该阶数是 y 中数据的最佳
拟合（在最小二乘方式中）。p 中的系数按降幂排列，p 的长度为    n+1

    p = polyfit(x,y,n)

【 在 breezepku (breezepku) 的大作中提到: 】
: 本人非统计专业，目前遇到了一个回归问题如下：现有五组数据，分别为（0，(0.022-a)/5.56); (0,(0.045-a)/11.08);(0.25,(0.019-a)/7.83);(0.33,(0.045-a)/4.81);(0.33,(0.025-a)/9.61)，即自变量为定值，因变量为含参数a的变值，a为未知恒定值，能否采用线性回归的方法
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FROM 218.94.149.*