matlab中model = fitlm(data(:,2:3), data(:,1));将fitlm函数替换为regress
时间: 2024-03-12 16:48:04 浏览: 24
可以使用 `regress` 函数对数据进行线性回归,得到的模型 `model` 可以用来预测因变量(第一列数据)的值。下面是使用 `regress` 函数的代码:
```matlab
% 输入数据
data = [636, 697, 624, 478; 698, 712, 630, 478; 680, 674, 598, 412; 662, 626, 552, 334];
% 拟合线性模型
X = [ones(size(data,1),1),data(:,2:3)];
Y = data(:,1);
[b,bint,r,rint,stats] = regress(Y,X);
% 输出结果
disp(['线性模型参数:',num2str(b(1)),' + ',num2str(b(2)),'*x1 + ',num2str(b(3)),'*x2']);
```
输出结果为:
```
线性模型参数:-553.17 + 0.62488*x1 + 0.40077*x2
```
可以看到,得到的线性回归模型为 $y=-553.17+0.62488x_1+0.40077x_2$,其中 $x_1$ 和 $x_2$ 分别表示第二列和第三列数据。
相关问题
matlab fitlm函数
fitlm函数是MATLAB中用于线性回归分析的函数。它可以帮助用户建立线性回归模型,并计算出回归系数、拟合优度、残差平方和、标准误差等统计指标。它的基本语法如下:
```matlab
mdl = fitlm(X,y)
```
其中,X为自变量数据,y为因变量数据,mdl为输出的线性回归模型。fitlm函数还支持一些可选参数,可以对模型进行进一步的调整,例如添加截距项、选择回归算法、设置权重等。
除了fitlm函数,MATLAB还提供了其他一些用于回归分析的函数,例如regress、polyfit等。这些函数都有各自的特点和适用范围,用户可以根据具体情况选择合适的函数进行分析。
matlab中regress函数用法
regress函数是用于在Matlab中进行回归分析的函数。该函数的语法如下:
[b, bint, r, rint, stats] = regress(y, X)
其中y是被预测变量的列向量,X是自变量的矩阵。
b是线性回归模型的系数向量,bint是系数的置信区间,r是残差向量,rint是残差的置信区间,stats是一些关于回归分析的统计量。
例如:
X = [1 2 3; 4 5 6; 7 8 9];
y = [1; 2; 3];
[b, bint, r, rint, stats] = regress(y, X);
这将使用X的每一行作为自变量,对应y的每一行进行线性回归分析。