示例：对数回归
logfit
使用
logfit 函数将数据拟合到下列对数方程：
1. 定义下面的矩阵。
2. 定义估计值的矢量。
只能针对正数定义函数
ln。第二个参数会平移 x 数据以便可以计算
ln。如果
x 数据为负数，第二个估值应为正数且足够大，以便将
x 值平移到正轴。
在某些情况下，您必须调整估值，以获得可能的最佳拟合。第一个值应在大体上描述数据的高度和符号，第二个值应反映水平偏移，第三个值应反映竖直偏移。可以先绘制数据以确定估值。
3. 使用 logfit 函数找到对数拟合的参数。
第二个参数非常小。函数
lnfit 是
logfit 的理想备选函数。
4. 绘制数据和对数拟合。
通过下面的相关系数可确认，拟合几近完美：
lnfit
使用 lnfit 函数将数据拟合到下列对数方程：
1. 调用 lnfit 可找到参数 a 和 b。
2. 绘制数据和拟合函数。
3. 计算相关系数。
这非常接近通过 logfit 函数实现的相关性。
