matlab多元线性回归matlab
时间: 2023-10-22 22:08:39 浏览: 81
在MATLAB中,可以使用统计工具箱中的多元线性回归函数来进行多元线性回归分析。具体步骤如下:
1. 准备数据:将自变量和因变量数据导入MATLAB,确保数据格式正确。
2. 创建回归模型对象:使用`fitlm`函数创建一个线性回归模型对象。例如:`model = fitlm(X, y)`,其中`X`是自变量矩阵,`y`是因变量矩阵。
3. 分析回归结果:使用`model`对象提供的方法和属性来分析回归结果。例如,可以使用`coefTest`函数进行系数假设检验,使用`anova`函数进行方差分析,使用`predict`函数对新的自变量进行预测等。
下面是一个简单的示例代码,演示如何在MATLAB中进行多元线性回归分析:
```matlab
% 准备数据
load carbig % 示例数据集
X = [Horsepower, Weight, Acceleration];
y = MPG;
% 创建回归模型对象
model = fitlm(X, y);
% 分析回归结果
summary(model); % 显示回归摘要信息
anova(model); % 进行方差分析
coefTest(model); % 进行系数假设检验
% 使用模型进行预测
newX = [150, 3000, 20]; % 新的自变量数据
pred = predict(model, newX); % 预测因变量值
disp(pred);
```
在上述代码中,我们使用了汽车数据集`carbig`来进行多元线性回归分析。自变量包括马力(Horsepower)、重量(Weight)和加速度(Acceleration),因变量为每加仑的英里数(MPG)。通过创建回归模型对象,我们可以通过调用相关方法和属性来分析回归结果,并使用模型进行预测。
希望这个简单的示例对你有帮助!如有任何问题,请随时提问。
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