matlab建立多元线性回归
时间: 2023-08-20 22:11:30 浏览: 51
在Matlab中建立多元线性回归模型,可以使用regress函数。假设有多个自变量x1, x2, ..., xn和一个因变量y,可以将自变量和常数项组成一个矩阵X,因变量组成一个向量Y。然后使用regress函数进行回归分析。
例如,假设有三个自变量x1, x2, x3和一个因变量y,可以按照以下步骤进行多元线性回归分析:
1. 定义自变量和因变量的数据:
x1 = \[143 145 146 147 149 150 153 154 155 156 157 158 159 160 162 164\]';
x2 = ...; % 定义其他自变量的数据
x3 = ...;
X = \[ones(16,1) x1 x2 x3\]; % 构建自变量矩阵,第一列为常数项
Y = \[88 85 88 91 92 93 93 95 96 98 97 96 98 99 100 102\]'; % 构建因变量向量
2. 使用regress函数进行回归分析:
\[b, bint, r, rint, stats\] = regress(Y, X);
其中,b是回归系数向量,bint是回归系数的置信区间,r是残差向量,rint是残差的置信区间,stats是回归统计信息。
请注意,多元线性回归模型的建立需要根据具体的数据和问题进行调整,上述步骤仅为示例。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [matlab建立多元线性回归模型并进行显著性检验及预测问题](https://blog.csdn.net/weixin_34963576/article/details/115811100)[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]
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