多元线性回归模型代码案例matlab

多元线性回归模型是一种用来描述因变量与多个自变量之间关系的统计模型。在Matlab中，我们可以使用`fitlm`函数来构建并拟合多元线性回归模型。

首先，我们需要准备好数据集。假设我们有一个包含n个样本、p个自变量和一个因变量的数据集，可以用一个n×(p+1)的矩阵X来表示自变量，其中包含p列自变量和一列常数1，用来表示截距。因变量则用一个n×1的列向量Y表示。

接下来，我们可以使用`fitlm`函数来构建多元线性回归模型。函数的语法如下：

mdl = fitlm(X, Y)

其中，`X`是自变量的矩阵，`Y`是因变量的列向量，`mdl`是拟合后的多元线性回归模型对象。

我们还可以使用其他可选参数来控制拟合过程，例如指定拟合模型的形式、使用的误差分布等。

一旦模型拟合完成，我们可以使用模型对象的各种方法和属性来分析和解释结果。例如，可以使用`coefficients`属性来获取模型的回归系数，使用`predicted`方法来预测新的因变量的值。

以下是一个示例代码案例：

% 准备数据集
X = [ones(n, 1), X]; % 加一列常数1
Y = Y;

% 构建多元线性回归模型
mdl = fitlm(X, Y);

% 获取回归系数
coeffs = mdl.Coefficients;

% 预测新的因变量值
newX = [1, x1, x2, x3]; % 假设有新的自变量值 x1, x2, x3
predictedY = predict(mdl, newX);

这只是一个简单的示例，实际使用时，我们可能还需要进行数据预处理、模型评估和结果解释等。希望这个简单的示例能帮助您理解多元线性回归模型在Matlab中的实现过程。