三元线性回归matlab程序

您好！感谢您的提问。以下是一个使用MATLAB实现的三元线性回归程序示例：

% 输入数据
X = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9; 10 11 12];
Y = [13; 16; 19; 22];

% 添加常数项（截距）
X = [ones(size(X,1), 1) X];

% 计算回归系数
beta = (X' * X) \ (X' * Y);

% 打印回归系数
disp("回归系数:");
disp(beta);

% 预测新数据
new_X = [1 14 15; 1 17 18];
predicted_Y = new_X * beta;

% 打印预测结果
disp("预测结果:");
disp(predicted_Y);

程序中，首先输入数据矩阵X和目标向量Y。然后通过添加常数项来扩展特征矩阵X，以便计算截距。接下来，使用正规方程法计算回归系数beta。最后，使用新的输入数据预测目标变量，并打印出回归系数和预测结果。

请注意，这只是一个简单的示例程序，实际应用中可能需要进一步的数据处理和模型评估。

希望这可以帮助到您！如果您有任何其他问题，请随时提问。

相关问题

matlab regress函数三元线性回归

Matlab中的`regress`函数可以用于多元线性回归，包括三元线性回归。下面是使用`regress`函数进行三元线性回归的示例代码：

% 生成模拟数据
x1 = randn(100,1);
x2 = randn(100,1);
x3 = randn(100,1);
y = 2*x1 + 3*x2 + 4*x3 + randn(100,1);

% 使用regress函数进行三元线性回归
X = [ones(100,1) x1 x2 x3];
[b,bint,r,rint,stats] = regress(y,X);

% 输出回归结果
disp('回归系数：')
disp(b')
disp('回归统计信息：')
disp(stats)

在上面的代码中，我们首先生成了三个随机变量`x1`、`x2`和`x3`，以及一个因变量`y`。然后使用`regress`函数进行三元线性回归，将自变量放入矩阵`X`中，其中第一列为常数项。`regress`函数的输出变量包括回归系数`b`、回归系数的置信区间`bint`、残差`r`、残差的置信区间`rint`以及回归统计信息`stats`。我们最后输出了回归系数和回归统计信息。

用matlab实现三元线性回归模型建立的实例代码

当然，请看以下是使用MATLAB实现三元线性回归模型建立的示例代码：

% 数据准备
X = [1 2 3; 
     2 4 6; 
     1 1 1; 
     3 5 7]; % 输入变量矩阵，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征
y = [2; 4; 6; 8]; % 输出变量矩阵，每一行代表一个样本

% 建立三元线性回归模型
model = fitlm(X, y);

% 输出模型结果
disp(model);

在这个示例中，我们使用了`fitlm`函数来建立三元线性回归模型。输入变量矩阵`X`是一个4行3列的矩阵，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征。输出变量矩阵`y`是一个4行1列的矩阵，每一行代表一个样本。通过`fitlm`函数，我们可以得到一个线性回归模型`model`。最后，我们使用`disp`函数输出模型的结果。

请注意，这只是一个简单的示例代码，具体的数据和模型参数需要根据实际情况进行调整。