matlab多元线性回归方程代码
时间: 2023-09-09 12:10:17 浏览: 104
假设你有一个包含 n 个自变量和 m 个观测值的数据集 X:
```matlab
X = [x1_1 x2_1 ... xn_1; ...
x1_2 x2_2 ... xn_2; ...
... ...
x1_m x2_m ... xn_m];
```
并且你有一个包含 m 个因变量的向量 y:
```matlab
y = [y_1; y_2; ...; y_m];
```
则可以使用 `regress` 函数来拟合多元线性回归模型。下面是一个示例代码:
```matlab
% 生成一些随机数据
n = 3; % 自变量数量
m = 100; % 观测值数量
X = rand(m, n);
y = X * [2; -1; 0.5] + randn(m, 1) * 0.1;
% 使用 regress 函数拟合多元线性回归模型
[beta, se, R2, F, pval] = regress(y, [ones(m, 1) X]);
% 显示模型拟合结果
disp('多元线性回归模型拟合结果:');
disp(['系数:', num2str(beta')]);
disp(['标准误差:', num2str(se')]);
disp(['R^2:', num2str(R2)]);
disp(['F 统计量:', num2str(F)]);
disp(['p 值:', num2str(pval')]);
```
其中,`beta` 是回归系数向量,`se` 是标准误差向量,`R2` 是 R 平方值,`F` 是 F 统计量,`pval` 是 p 值向量。注意,`regress` 函数会自动添加一个常数项到自变量矩阵中。
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