matlab多元线性回归的代码
时间: 2023-09-16 09:15:47 浏览: 76
可以使用MATLAB中的`fitlm`函数来进行多元线性回归分析。以下是示例代码:
```matlab
% 输入自变量数据
X = [1 2 3 4 5];
% 输入因变量数据
Y = [2 4 6 8 10];
% 构建多元线性回归模型
model = fitlm(X, Y, 'linear');
% 查看回归结果
disp(model);
% 预测新样本
newX = [6 7];
predictedY = predict(model, newX);
disp(predictedY);
```
在上述代码中,我们使用`fitlm`函数构建了一个线性回归模型。`X`和`Y`分别是自变量和因变量的数据。`linear`表示采用线性模型。
通过`disp(model)`可以查看回归结果,包括模型的系数、截距、R-squared等信息。
若要预测新样本的因变量值,可以使用`predict`函数,传入新的自变量数据`newX`,得到预测的因变量值`predictedY`。
相关问题
matlab多元线性回归代码
以下是一个示例的 MATLAB 多元线性回归代码:
```matlab
% 定义自变量 X 和因变量 y
X = [1 2 3 4 5; 6 7 8 9 10; 11 12 13 14 15]';
y = [2.1; 3.9; 6.1; 8.0; 10.1];
% 拟合多元线性回归模型
b = regress(y, [ones(size(X, 1), 1) X]);
% 输出模型系数
disp('多元线性回归模型系数:');
disp(b);
```
在上面的代码中,我们首先定义了自变量 X 和因变量 y。然后,我们使用 `regress` 函数来拟合多元线性回归模型,并将模型系数存储在变量 `b` 中。最后,我们输出了模型系数。需要注意的是,我们在自变量 X 的第一列添加了常数项,以便正确拟合截距。
给我一段matlab多元线性回归代码
以下是一个简单的 Matlab 多元线性回归代码示例:
```matlab
% 生成示例数据
x1 = [1; 2; 3; 4; 5];
x2 = [3; 5; 7; 9; 11];
y = [10; 20; 30; 40; 50];
% 构建设计矩阵
X = [ones(length(x1),1) x1 x2];
% 计算最小二乘估计
beta = (X' * X) \ (X' * y);
% 输出结果
fprintf('beta0 = %f\n', beta(1));
fprintf('beta1 = %f\n', beta(2));
fprintf('beta2 = %f\n', beta(3));
```
这段代码生成了两个自变量 x1 和 x2,以及一个因变量 y。然后,它将这些变量组合成一个设计矩阵 X。最后,它使用最小二乘法计算出多元线性回归模型的系数 beta,并输出结果。