MATLAB线性回归基本
时间: 2023-07-07 21:40:14 浏览: 54
MATLAB中的线性回归可以使用`fitlm`函数来实现。具体步骤如下:
1. 准备数据:将自变量和因变量分别存储在两个向量中。
2. 构建线性回归模型:使用`fitlm`函数构建模型,并指定自变量和因变量。
3. 查看模型拟合结果:使用`plot`函数可视化拟合结果,并使用`coefficients`函数查看模型系数。
4. 进行预测:使用`predict`函数进行预测。
以下是一个简单的示例:
```matlab
% 准备数据
x = [1 2 3 4 5]';
y = [3.1 4.5 6.5 8.2 9.8]';
% 构建线性回归模型
model = fitlm(x, y);
% 查看模型拟合结果
plot(x, y, 'o');
hold on;
plot(model);
hold off;
% 查看模型系数
coef = coefficients(model);
% 进行预测
x_new = 6;
y_new = predict(model, x_new);
disp(y_new);
```
此代码将自变量存储在向量`x`中,将因变量存储在向量`y`中,使用`fitlm`函数构建线性回归模型,使用`plot`函数可视化拟合结果,使用`coefficients`函数查看模型系数,使用`predict`函数进行预测。
相关问题
matlab线性回归
对于进行线性回归分析,Matlab提供了多种方法和函数。其中最常用的是使用 `fitlm` 函数。以下是一个简单的示例代码:
```matlab
% 创建一个简单的数据集
x = [1, 2, 3, 4, 5]';
y = [2, 4, 6, 8, 10]';
% 使用 fitlm 函数进行线性回归
model = fitlm(x, y);
% 打印回归模型的摘要信息
disp(model);
% 绘制原始数据和回归线
scatter(x, y);
hold on;
plot(model);
hold off;
```
在这个示例中,我们首先创建了一个简单的数据集,其中 `x` 是自变量,`y` 是因变量。然后,我们使用 `fitlm` 函数拟合了线性回归模型,并将结果保存在 `model` 变量中。最后,我们打印了回归模型的摘要信息,并绘制了原始数据和回归线。
请注意,这只是一个简单的示例,实际应用中可能需要更复杂的数据处理和模型评估步骤。你可以根据自己的需求调整代码,并使用其他相关函数和方法来完成更复杂的线性回归分析。
matlab 线性回归
MATLAB中可以使用regress函数进行线性回归分析。在给定自变量和因变量的数据后,可以通过调用regress函数来建立两者之间的线性回归方程。例如,在给定自变量x和因变量y的数据后,可以使用以下代码进行线性回归分析:
x = \[1097 1284 1502 1394 1303 1555 1917 2051 2111 2286 2311 2003 2435 2625 2948 3055 3372\];
y = \[698 872 988 807 738 1025 1316 1539 1561 1765 1762 1960 1902 2013 2446 2736 2825\];
X = \[ones(size(x')), x'\];
\[b, bint, r, rint, stats\] = regress(y', X, 0.05);
其中,b是回归系数,bint是回归系数的置信区间,r是残差,rint是残差的置信区间,stats是回归统计信息。
通过调用regress函数,可以得到回归系数b、回归系数的置信区间bint、残差r、残差的置信区间rint以及回归统计信息stats。这些结果可以帮助我们分析自变量和因变量之间的线性关系。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [使用MATLAB进行线性回归分析](https://blog.csdn.net/wokaowokaowokao12345/article/details/102837801)[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^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [利用Matlab进行线性回归分析(1)](https://blog.csdn.net/sereasuesue/article/details/111513997)[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^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]