如何计算matlab的多元回归系数
时间: 2023-08-25 14:06:10 浏览: 96
在MATLAB中,可以使用`regress`函数来计算多元线性回归的回归系数。与简单线性回归类似,多元线性回归的回归系数也是通过最小二乘法来求解的。假设我们有`n`个自变量和一个因变量,可以使用以下代码来进行多元线性回归分析:
```
X = [ones(size(y)) x1 x2 ... xn];
[b, bint, r, rint, stats] = regress(y, X);
```
其中,`x1`、`x2`、...、`xn`是自变量向量,`y`是因变量向量,`ones(size(y))`是一个全为1的列向量,用于拟合截距。回归系数向量`b`的第一个元素是截距,第二个元素是第一个自变量的系数,以此类推。`stats`是一个包含回归统计信息的向量。
例如,假设我们有3个自变量和一个因变量,可以使用以下代码进行多元线性回归分析:
```
x1 = [1 2 3 4 5]';
x2 = [1.1 1.9 3.2 4.1 5.2]';
x3 = [0.5 0.8 1.2 1.6 2.0]';
y = [1.5 2.2 3.7 4.6 5.5]';
X = [ones(size(y)) x1 x2 x3];
[b, bint, r, rint, stats] = regress(y, X);
```
这里,`x1`、`x2`、`x3`和`y`都是数据向量,`X`是自变量矩阵,`ones(size(y))`是一个全为1的列向量,用于拟合截距。回归系数向量`b`的第一个元素是截距,第二个元素是第一个自变量的系数,第三个元素是第二个自变量的系数,第四个元素是第三个自变量的系数。
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