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：

% 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。

相关问题

生成一段matlab代码可以实现多元线性回归模型

可以这样：X = [x1 x2 ... xn]; % 设置自变量
Y = [y1 y2 ... ym]; % 设置因变量
b = (X'*X)^(-1)*X'*Y; % 计算多元线性回归模型的参数
y_hat = X*b; % 计算多元线性回归的预测值

用matlab写一段多元线性回归

假设我们有三个因变量x1、x2和x3，以及一个自变量y，我们可以使用多元线性回归来预测x1、x2和x3的值。

假设我们有以下数据：

x1 = [1, 2, 3, 4, 5];
x2 = [2, 4, 6, 8, 10];
x3 = [3, 6, 9, 12, 15];
y = [7, 10, 13, 16, 19];

我们可以使用matlab中的regress函数来进行多元线性回归，并得到回归系数和截距：

X = [x1', x2', x3'];
[b, bint, r, rint, stats] = regress(y', X);

回归系数b是一个向量，其中每个元素表示对应自变量的影响。截距b(4)表示y的影响，而b(1)、b(2)和b(3)分别表示x1、x2和x3的影响。

我们可以使用regress函数返回的其他值来评估回归模型的质量，例如残差r和统计信息stats。

完整的代码如下：

x1 = [1, 2, 3, 4, 5];
x2 = [2, 4, 6, 8, 10];
x3 = [3, 6, 9, 12, 15];
y = [7, 10, 13, 16, 19];

X = [x1', x2', x3'];
[b, bint, r, rint, stats] = regress(y', X);

disp(['Regression coefficients: ', num2str(b')]);
disp(['Regression intercept: ', num2str(b(4))]);
disp(['Residuals: ', num2str(r')]);
disp(['Statistics: ', num2str(stats')]);