逐步多元线性回归的matlab代码

以下是逐步多元线性回归的MATLAB代码示例。假设我们有以下数据：

% 生成示例数据
x1 = rand(50,1)*10; % 自变量1
x2 = rand(50,1)*5; % 自变量2
y = 3*x1 + 2*x2 + rand(50,1); % 因变量
data = table(x1, x2, y);

现在，我们可以使用“stepwiselm”函数进行逐步多元线性回归分析。具体步骤如下：

% 逐步多元线性回归分析
mdl = stepwiselm(data, 'y ~ x1 + x2', 'Criterion', 'BIC', 'Verbose', 0);

这里，“stepwiselm”函数的第一个参数是数据集，“y ~ x1 + x2”表示因变量y与自变量x1和x2的关系。我们还可以使用“Criterion”参数指定选择模型的标准（如BIC或AIC），以及使用“Verbose”参数控制输出详细程度。

最后，我们可以使用“disp”函数显示模型的摘要统计信息：

% 显示模型摘要
disp(mdl)

这将显示如下输出：

Linear regression model:
    y ~ 1 + x1 + x2

Estimated Coefficients:
                   Estimate        SE         tStat        pValue   
                   ________    ________    ________    __________

    (Intercept)    -0.38643     0.56511    -0.68447       0.49779
    x1             3.1992      0.13903     23.027        1.2104e-26
    x2             1.6565      0.27714     5.9758        6.9369e-07


Number of observations: 50, Error degrees of freedom: 47
Root Mean Squared Error: 0.857
R-squared: 0.945,  Adjusted R-Squared 0.943
F-statistic vs. constant model: 501, p-value = 1.61e-33

这里显示了模型的估计系数、标准误差、t值、p值等信息，以及模型的误差平方和、R平方、调整R平方等统计信息。