多元线性回归，预测模型matlab代码

多元线性回归是一种用于建立多个自变量和一个因变量之间关系的统计模型。在MATLAB中，可以使用多种函数实现多元线性回归预测模型，例如fitlm、regress等。下面是一个使用fitlm函数实现多元线性回归预测的MATLAB代码示例：

% 导入数据
data = readtable('data.csv');

% 拆分数据集
train_data = data(1:80,:);
test_data = data(81:end,:);

% 构建模型
model = fitlm(train_data, 'y ~ x1 + x2 + x3');

% 预测结果
y_pred = predict(model, test_data);

% 计算误差
mse = mean((y_pred - test_data.y).^2);
rmse = sqrt(mse);

其中，data.csv是包含自变量和因变量的数据文件，y表示因变量，x1、x2、x3表示自变量。train_data和test_data分别是训练集和测试集。fitlm函数用于构建多元线性回归模型，predict函数用于预测结果，mse和rmse分别表示均方误差和均方根误差。

相关问题

多元线性回归预测模型matlab代码

多元线性回归是一种用于预测多个自变量与因变量之间关系的统计模型。在MATLAB中，可以使用以下代码创建多元线性回归预测模型：

% 准备数据
X = [x1 x2 x3]; % 自变量矩阵，每一列代表一个自变量
Y = [y]; % 因变量向量

% 拟合多元线性回归模型
mdl = fitlm(X, Y); % 使用fitlm函数拟合多元线性回归模型

% 查看回归系数和统计信息
disp(mdl); % 显示回归系数和统计信息
disp('R-squared:');
disp(mdl.Rsquared.Ordinary); % 显示R方值

% 进行预测
X_new = [x1_new x2_new x3_new]; % 新的自变量数值
Y_pred = predict(mdl, X_new); % 使用predict函数进行预测

% 绘制结果
scatter3(x1, x2, x3, 'filled'); % 绘制原始数据点
hold on;
scatter3(x1_new, x2_new, x3_new, 'filled', 'r'); % 绘制新的自变量点
scatter3(x1_new, x2_new, x3_new, 'filled', 'g'); % 绘制预测结果点
xlabel('x1'); ylabel('x2'); zlabel('x3'); % 设置坐标轴标签
legend('Original Data', 'New Data', 'Predicted Data'); % 设置图例

以上代码首先准备数据，然后使用fitlm函数拟合多元线性回归模型。接着可以查看回归系数和统计信息，以及进行预测。最后，可以绘制原始数据点、新的自变量点和预测结果点来可视化预测结果。这样就可以使用MATLAB创建一个多元线性回归预测模型，并进行预测了。

多元线性回归预测人口模型MATLAB代码

### MATLAB 实现多元线性回归用于人口预测

在处理多因素影响下的人口预测问题时，可以采用多元线性回归方法来建立模型。下面展示了一个基于MATLAB的多元线性回归实例代码，该例子假设存在若干个可能影响人口数量的因素作为输入特征。

% 假设数据集已准备好，其中X矩阵包含了各个年份不同维度的影响因子，
% 如经济水平、医疗条件改善程度等；y向量则记录对应年度实际的人口总数。
load('population_data.mat'); % 加载预先准备好的数据文件

% 显示前几条样本观察数据结构
disp(head(X));
disp(head(y));

% 创建线性回归对象并训练模型
mdl = fitlm(X, y);

% 输出模型摘要信息
disp(mdl);

% 预测未来某一年度的人口规模
futureFactors = [/* 输入待预测年的各影响因素的具体数值 */];
predictedPopulation = predict(mdl,futureFactors);
fprintf('Predicted population size is %.2f\n', predictedPopulation);

此段程序首先加载了存储有历史统计数据的工作区变量`X`（解释变量集合）以及`y`（响应变量），接着利用内置函数`fitlm()`构建了描述这些关系的统计学模型，并最终实现了对未来特定条件下预期人口总量的估算[^3]。

为了确保上述过程顺利执行，需提前收集整理好相关领域内具有代表性的观测资料保存至`.mat`格式的数据集中以便调用。此外，在应用过程中可根据实际情况调整所考虑的社会经济发展指标体系及其量化方式以提高预报精度。