多元回归matlab
时间: 2023-09-19 19:12:31 浏览: 58
多元线性回归是统计学中的一种方法,用于建立多个自变量和一个因变量之间的线性关系。在使用MATLAB进行多元回归分析时,可以按照以下步骤进行操作:
1. 数据准备:将自变量和因变量的数据整理为矩阵形式,其中矩阵的每一列对应一个自变量,最后一列对应因变量。
2. 参数估计:使用regress函数进行参数估计。该函数的输入参数包括因变量Y和自变量矩阵X。可以选择设置置信水平alpha值,以得到对应的置信区间。
3. 拟合优度评估:计算拟合优度指标R^2来评估模型的拟合程度。可以使用预测值和实际值之间的差异来计算R^2。
4. 绘制拟合曲线:使用plot函数来绘制原始数据和回归拟合曲线。可以使用不同的标记和线条颜色来区分不同的变量。
在给定的引用中,作者使用了MATLAB的regress函数进行多元线性回归的参数估计。在代码中,首先定义了自变量矩阵x,其中第一列为1,用于拟合截距。接下来,使用regress函数估计模型参数,并设置了置信水平为0.05。然后,根据参数估计结果计算了回归拟合值Y_NiHe,并绘制了原始数据和拟合曲线。最后,计算了拟合优度指标R^2。
总结起来,多元回归分析的MATLAB代码包括数据准备、参数估计、拟合优度评估和拟合曲线绘制等步骤。以上是给出的一个范例,你可以根据自己的数据和需求进行适当的修改和调整。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [数学建模——多元线性回归 /多元线性拟合 (工具:matlab)](https://blog.csdn.net/Wang_Dou_Dou_/article/details/119949764)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [Matlab 多元线性回归](https://blog.csdn.net/smallcubelo/article/details/126725802)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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