二元线性回归Matlab代码

下面是一个简单的二元线性回归Matlab代码示例：

% 定义输入数据X和输出数据Y
X = [1, 2, 3, 4, 5]';
Y = [2, 4, 5, 4, 5]';

% 计算X和Y的平均值
mean_X = mean(X);
mean_Y = mean(Y);

% 计算X和Y的标准差
std_X = std(X);
std_Y = std(Y);

% 对X和Y进行标准化
X = (X - mean_X) / std_X;
Y = (Y - mean_Y) / std_Y;

% 构建设计矩阵
X_design = [ones(size(X)), X];

% 计算最小二乘估计值
beta_hat = inv(X_design' * X_design) * X_design' * Y;

% 输出拟合线性方程
fprintf('拟合线性方程为: Y = %.2f + %.2f * X\n', beta_hat(1), beta_hat(2));

该代码中，我们使用了最小二乘法来拟合一个二元线性回归模型。首先，我们定义了输入数据X和输出数据Y，然后计算它们的平均值和标准差。接着，我们对X和Y进行标准化，并构建设计矩阵X_design。最后，我们使用最小二乘法计算最小二乘估计值beta_hat，并输出拟合线性方程。