matlab多元回归分析代码

多元回归分析是一种统计分析方法，可以用来研究多个因变量与一个或多个自变量之间的关系。在matlab中，可以使用多种函数进行多元回归分析，例如regress、fitlm等。以下是一个使用regress函数进行多元回归分析的代码示例：

假设我们有三个自变量x1、x2、x3和一个因变量y，数据存储在matrix x和向量y中。我们想要求出它们之间的关系。

% 初始化数据
x = [ones(length(y),1), x1, x2, x3]; % 添加截距列
[b, bint, r, rint, stats] = regress(y, x)

% 输出结果
disp('回归系数（包括截距）：')
disp(b)
disp('置信区间：')
disp(bint)
disp('残差：')
disp(r)
disp('残差置信区间：')
disp(rint)
disp('最小二乘估计统计数据：')
disp(stats)

其中，b表示回归系数，bint表示回归系数的置信区间，r表示残差，rint表示残差的置信区间，stats包括回归的R-squares和F-statistics等统计数据。需要注意的是，回归前应进行数据预处理，如去除异常值和缺失值，进行数据归一化等。另外，还应通过交叉验证等方法对回归模型进行评估和优化。