用matlab写一段回归预测模型
时间: 2023-10-31 16:40:39 浏览: 22
以下是一个简单的线性回归预测模型的Matlab代码示例:
%% 数据准备
x = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]; % 自变量
y = [2,4,5,7,8,9,10,12,13,15]; % 因变量
%% 模型训练
X = [ones(size(x,1),1), x']; % 添加常数项
b = regress(y', X); % 使用regress函数进行线性回归
%% 预测结果
x_test = 11; % 待预测的自变量
y_pred = b(1) + b(2)*x_test; % 使用模型进行预测
disp(['预测结果为:', num2str(y_pred)]);
%% 可视化结果
figure; % 新建图像窗口
scatter(x, y, 'filled'); % 绘制散点图
hold on;
plot(x, b(1) + b(2)*x, 'r-', 'LineWidth', 2); % 绘制回归直线
legend('原始数据', '回归直线');
xlabel('自变量');
ylabel('因变量');
title('线性回归模型预测结果');
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假设我们有以下数据:
x1 = [1, 2, 3, 4, 5];
x2 = [2, 4, 6, 8, 10];
x3 = [3, 6, 9, 12, 15];
y = [7, 10, 13, 16, 19];
我们可以使用matlab中的regress函数来进行多元线性回归,并得到回归系数和截距:
X = [x1', x2', x3'];
[b, bint, r, rint, stats] = regress(y', X);
回归系数b是一个向量,其中每个元素表示对应自变量的影响。截距b(4)表示y的影响,而b(1)、b(2)和b(3)分别表示x1、x2和x3的影响。
我们可以使用regress函数返回的其他值来评估回归模型的质量,例如残差r和统计信息stats。
完整的代码如下:
x1 = [1, 2, 3, 4, 5];
x2 = [2, 4, 6, 8, 10];
x3 = [3, 6, 9, 12, 15];
y = [7, 10, 13, 16, 19];
X = [x1', x2', x3'];
[b, bint, r, rint, stats] = regress(y', X);
disp(['Regression coefficients: ', num2str(b')]);
disp(['Regression intercept: ', num2str(b(4))]);
disp(['Residuals: ', num2str(r')]);
disp(['Statistics: ', num2str(stats')]);