多元线性回归模型MATLAB代码

在MATLAB中实现多元线性回归模型的代码如下：

% 假设有预测变量x1和x2，以及响应变量y
x1 = [120 140 190 130 155 175 125 145 180 150]';
x2 = [100 110 90 150 210 150 250 270 300 250]';
y = [102 100 120 77 46 93 26 69 65 85';

% 构建设计矩阵X，其中包含常数项的列
X = [ones(length(x1), 1), x1, x2];

% 使用regress函数进行多元线性回归
[b, bint, r, rint, stats = regress(y, X);

% 输出回归系数估计值
b
% 输出回归系数估计值的95%置信区间
bint
% 输出模型统计量（R方值、F值及其p值），以及误差方差的估计值
stats

注意，在构建设计矩阵X时，需要将常数项的列添加到x1和x2的前面，以便正确计算模型统计量。

相关问题

多元线性回归拟合 matlab 代码

在Matlab中进行多元线性回归拟合的代码可以参考以下步骤：

1. 准备数据：首先，将输入变量和输出变量作为矩阵准备好。输入变量矩阵X的每一行表示一个样本，每一列表示一个特征；输出变量矩阵Y的每一行表示一个样本的输出。

2. 构建模型：使用fitlm函数构建线性回归模型。该函数的输入为输入变量矩阵X和输出变量矩阵Y，可以指定模型的其他属性，如是否包含截距项、是否进行变量选择等。

3. 拟合模型：使用该模型拟合数据并得到拟合结果。可以使用predict函数对新的输入数据进行预测。

下面是一个示例代码：

% 准备数据
X = [x1, x2, x3]; % 输入变量矩阵，每一行表示一个样本，每一列表示一个特征
Y = [y1, y2, y3]; % 输出变量矩阵，每一行表示一个样本的输出

% 构建模型
model = fitlm(X, Y); % 构建线性回归模型

% 拟合模型
Y_pred = predict(model, X); % 对输入数据进行预测

需要注意的是，上述代码中的x1, x2, x3, y1, y2, y3是实际数据，你需要将其替换为你的实际数据。同时，还可以根据需要添加其他参数和属性来调整模型的特性。

请注意，这只是一个简单的示例代码，具体的实现方式可能会因实际问题和数据而有所不同。建议在使用之前阅读Matlab的文档和教程，以确保正确使用多元线性回归拟合功能。

逐步多元线性回归的matlab代码

以下是逐步多元线性回归的MATLAB代码示例。假设我们有以下数据：

% 生成示例数据
x1 = rand(50,1)*10; % 自变量1
x2 = rand(50,1)*5; % 自变量2
y = 3*x1 + 2*x2 + rand(50,1); % 因变量
data = table(x1, x2, y);

现在，我们可以使用“stepwiselm”函数进行逐步多元线性回归分析。具体步骤如下：

% 逐步多元线性回归分析
mdl = stepwiselm(data, 'y ~ x1 + x2', 'Criterion', 'BIC', 'Verbose', 0);

这里，“stepwiselm”函数的第一个参数是数据集，“y ~ x1 + x2”表示因变量y与自变量x1和x2的关系。我们还可以使用“Criterion”参数指定选择模型的标准（如BIC或AIC），以及使用“Verbose”参数控制输出详细程度。

最后，我们可以使用“disp”函数显示模型的摘要统计信息：

% 显示模型摘要
disp(mdl)

这将显示如下输出：

Linear regression model:
    y ~ 1 + x1 + x2

Estimated Coefficients:
                   Estimate        SE         tStat        pValue   
                   ________    ________    ________    __________

    (Intercept)    -0.38643     0.56511    -0.68447       0.49779
    x1             3.1992      0.13903     23.027        1.2104e-26
    x2             1.6565      0.27714     5.9758        6.9369e-07


Number of observations: 50, Error degrees of freedom: 47
Root Mean Squared Error: 0.857
R-squared: 0.945,  Adjusted R-Squared 0.943
F-statistic vs. constant model: 501, p-value = 1.61e-33

这里显示了模型的估计系数、标准误差、t值、p值等信息，以及模型的误差平方和、R平方、调整R平方等统计信息。