matlab fitlm

您好！对于您的问题，我可以为您提供一些关于 MATLAB 中的 fitlm 函数的信息。

在 MATLAB 中，fitlm 函数用于拟合线性回归模型。它可以帮助您通过最小二乘法来估计数据集中自变量与因变量之间的线性关系。

fitlm 函数的基本语法如下：

mdl = fitlm(X, y)

其中，X 是一个包含自变量数据的矩阵或表格，y 是一个包含因变量数据的向量或表格列。fitlm 函数将返回一个线性回归模型对象 mdl。

您可以使用 mdl 对象来进行预测、获取回归系数、计算残差等操作。例如，要获取回归系数，您可以使用以下语法：

coef = mdl.Coefficients

希望这些信息对您有所帮助！如果您有任何其他问题，请随时提问。

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matlab FITLM

### MATLAB `fitlm` 函数的使用方法和实例

#### 创建线性回归模型
`fitlm` 是用于创建多元线性回归模型的函数。此函数可以处理单变量或多变量响应数据，并返回一个 `LinearModel` 对象，该对象描述了拟合到输入数据的线性关系。

语法如下：

- `mdl = fitlm(tbl)` 使用表或时间表中的预测变量拟合线性回归模型。
- `mdl = fitlm(X,y)` 将矩阵 X 中的数据作为预测变量，向量 y 作为响应变量来拟合线性回归模型[^1]。

% 示例：简单线性回归
X = randn(100,2);
y = X*[1;2]+randn(100,1);

mdl_simple = fitlm(X, y);
disp(mdl_simple)

#### 自定义模型项
可以通过指定公式字符串来自定义要包含在模型中的项。这允许更灵活地控制哪些交互作用或高阶项被考虑进来。

% 定义自定义公式并应用它
formula = 'Y ~ X1 + X2 + X1:X2'; % Y~X1+X2表示主效应,X1:X2表示两个因子之间的相互作用
tbl = table(randn(100,1), randn(100,1), randn(100,1), ...
    'VariableNames',{'X1','X2','Y'});
mdl_custom = fitlm(tbl, formula);
disp(mdl_custom)

#### 设置选项参数
还可以通过名称-值对组参数调整拟合过程的行为，比如设置稳健估计权重、排除某些观测值等。

opts = statset('Display','final');
mdl_opts = fitlm(X, y,'Options', opts);
disp(mdlopts)

matlab fitlm函数

fitlm函数是MATLAB中用于线性回归分析的函数。它可以帮助用户建立线性回归模型，并计算出回归系数、拟合优度、残差平方和、标准误差等统计指标。它的基本语法如下：

mdl = fitlm(X,y)

其中，X为自变量数据，y为因变量数据，mdl为输出的线性回归模型。fitlm函数还支持一些可选参数，可以对模型进行进一步的调整，例如添加截距项、选择回归算法、设置权重等。

除了fitlm函数，MATLAB还提供了其他一些用于回归分析的函数，例如regress、polyfit等。这些函数都有各自的特点和适用范围，用户可以根据具体情况选择合适的函数进行分析。