线性回归多元分析matlab房价代码

线性回归多元分析是一种常用的数据分析方法，可以用于预测房价等实际问题。在Matlab中，可以使用自带的regress函数进行线性回归分析。

具体步骤如下：

1. 准备数据：首先需要准备包含房价和各种影响因素（如房屋面积、地理位置等）的数据集。

2. 数据预处理：对数据进行缺失值填充、异常值处理、特征归一化等预处理操作。

3. 分析数据：使用Matlab中的regress函数进行线性回归分析，并通过F检验和t检验等方法对模型进行评估。

4. 可视化结果：使用Matlab中的plot函数将预测结果可视化展示。

下面是一个示例代码：

% 准备数据
load housingdata.mat
X = housingdata(:, 2:end);
y = housingdata(:, 1);

% 数据预处理
X = [ones(size(X,1),1) X];
mu = mean(X);
sigma = std(X);
X(:,2:end) = (X(:,2:end) - mu(2:end))./sigma(2:end);
y = (y - mean(y))./std(y);

% 分析数据
[b,bint,r,rint,stats] = regress(y,X);

% 可视化结果
y_pred = X*b;
plot(y_pred);
hold on;
plot(y);
legend('预测房价','实际房价');