matlab多元线性回归求解代码

在MATLAB中，可以使用`fitlm`函数来进行多元线性回归。这个函数属于统计工具箱，它能够方便地拟合并预测线性模型。以下是基本的多元线性回归求解代码示例：

% 假设我们有如下数据矩阵 X 和响应向量 y
X = [x1 x2 x3 ...]; % 输入变量的数据矩阵，每一列对应一个自变量
y = [y1 y2 y3 ...]; % 目标变量的数据向量

% 创建LinearModel对象
model = fitlm(X, y);

% 拟合模型
% fitlm会自动处理缺失值、异常值等，并返回一个包含模型信息的结构
% 可以通过'model'查看系数、截距等参数
disp(model);

% 预测新数据
new_X = [new_x1 new_x2 new_x3]; % 新输入数据
predicted_y = predict(model, new_X);

在这个例子中，`x1`, `x2`, `x3` 等表示自变量，`y1`, `y2`, `y3` 表示因变量。`fitlm`函数将自变量和因变量作为输入，返回一个`LinearModel`对象，你可以使用该对象进行后续分析，如模型评估。

相关问题

MATLAB求解多元线性回归方程的代码

以下是MATLAB求解多元线性回归方程的代码示例：

假设我们有一个数据集X，其中包含n个样本和m个特征变量，以及一个结果向量Y。

首先，我们需要构建一个设计矩阵X_design，其中包含一个常数项列和所有特征变量列：

X_design = [ones(n,1) X];

然后，我们可以使用MATLAB的\运算符来计算最小二乘解，其中beta是回归系数向量：

beta = X_design \ Y;

最后，我们可以通过计算残差平方和来评估回归的质量：

residuals = Y - X_design * beta;
RSS = sum(residuals.^2);

使用这些代码，您可以轻松地在MATLAB中进行多元线性回归分析。

matlab，多元线性回归方程求解

在 Matlab 中，可以使用 `regress` 函数求解多元线性回归方程。该函数的使用格式为：

[b, bint, r, rint, stats] = regress(y, X)

其中，`y` 是因变量向量，`X` 是自变量矩阵。`b` 是回归系数向量，`bint` 是回归系数置信区间矩阵，`r` 是残差向量，`rint` 是残差置信区间矩阵，`stats` 是回归统计信息向量。

例如，假设有三个自变量 `x1`、`x2` 和 `x3`，以及一个因变量 `y`，可以使用下面的代码求解多元线性回归方程：

% 自变量和因变量数据
X = [x1, x2, x3];
y = [y1, y2, y3];

% 求解回归方程
[b, bint, r, rint, stats] = regress(y, X);

求解结果 `b` 就是回归系数向量，例如 `b(1)` 就是 `x1` 的系数，`b(2)` 就是 `x2` 的系数，以此类推。