多元线性回归matleb

多元线性回归是统计学中一种预测模型，用于分析两个或多个自变量与一个因变量之间的线性关系。在Matlab中，这是一种常用的数据分析工具，用于拟合数据并预测结果。以下是使用Matlab进行多元线性回归的基本步骤：

1. 导入数据：首先，你需要导入包含因变量和自变量的数据集，通常使用`readtable`或`csvread`等函数。

data = readtable('your_data.csv');

2. 数据预处理：确保数据清洗无误，可能需要处理缺失值、异常值以及将数据转换为适合模型的形式。

% 处理缺失值
data = rmmissing(data);
% 将分类变量转换为哑变量（one-hot encoding）
data = dummyvar(data(:, 'category_variable'));

3. 拟合模型：使用`fitlm`函数建立多元线性回归模型，其中第一个变量是因变量，其他变量是自变量。

model = fitlm(data, 'dependent_variable ~ variable1 + variable2 + ...');

4. 模型评估：查看模型的系数、R-squared值和残差图等指标来评估模型的拟合效果。

disp(model.Coefficients);
summary(model);
plot(model);

5. 预测新数据：使用`predict`函数对新的数据点进行预测。

new_data = ...; % 新的数据输入
predicted_values = predict(model, new_data);