多元线性回归模型matalb代码

以下是使用Matlab进行多元线性回归的示例代码：

% 读取数据
data = xlsread('D:\shixi\model\x_train.xlsx');
Y = xlsread('D:\shixi\model\y_train.xlsx');

% 将自变量分别存储到不同的变量中
X1 = data(:,1);
X2 = data(:,2);
X3 = data(:,3);
X4 = data(:,4);
X5 = data(:,5);
X6 = data(:,6);
X7 = data(:,7);
X8 = data(:,8);
X9 = data(:,9);
X10 = data(:,10);

% 构建自变量矩阵
X_part = [ones(size(X1)) X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10];

% 进行多元线性回归
[b_part,bint_part,r_part,rint_part,stats_part] = regress(Y,X_part);

其中，`xlsread`函数用于读取Excel文件中的数据，`regress`函数用于进行多元线性回归。在这个示例中，自变量有10个，因此需要将它们分别存储到不同的变量中，并构建自变量矩阵`X_part`。回归结果存储在`b_part`、`bint_part`、`r_part`、`rint_part`和`stats_part`中。

相关问题

多元线性回归模型matlab代码

多元线性回归模型是一种重要的统计分析方法，它能够在多个自变量对因变量产生影响时进行预测和回归。在matlab中，多元线性回归模型的实现可以通过以下代码来实现。

首先，我们需要准备样本数据，包括自变量和因变量。我们可以使用matlab自带的示例数据来进行演示：

load carsmall % 载入示例数据
tbl = table(Horsepower,Weight,MPG);
lm = fitlm(tbl,'MPG~Horsepower+Weight');

通过fitlm函数，我们建立MPG因变量和Horsepower，Weight两个自变量之间的多元线性回归模型。其中Table参数表示输入的数据表，'MPG~Horsepower+Weight'表示线性回归模型一共包含了两个自变量。

接下来我们可以通过coefTest函数来对自变量进行统计检验：

[h,pValue,stat,cValue] = coefTest(lm)

输出结果为h（1x2 logical），表示拒绝或接受假设；pValue（1x2 double），表示自变量不显著水平的p值；stat（1x2 double），表示自变量系数的统计量；cValue（1x2 double），表示某置信水平下的关键值。

最后，我们可以通过plotResiduals函数来绘制残差图，检查模型的拟合情况：

plotResiduals(lm);

绘制出的残差图可以用来评估多元线性回归模型的合理性和拟合度。

以上就是多元线性回归模型matlab代码的基本实现过程，做到了简单易懂。

多元线性回归模型MATLAB代码

在MATLAB中实现多元线性回归模型的代码如下：

% 假设有预测变量x1和x2，以及响应变量y
x1 = [120 140 190 130 155 175 125 145 180 150]';
x2 = [100 110 90 150 210 150 250 270 300 250]';
y = [102 100 120 77 46 93 26 69 65 85';

% 构建设计矩阵X，其中包含常数项的列
X = [ones(length(x1), 1), x1, x2];

% 使用regress函数进行多元线性回归
[b, bint, r, rint, stats = regress(y, X);

% 输出回归系数估计值
b
% 输出回归系数估计值的95%置信区间
bint
% 输出模型统计量（R方值、F值及其p值），以及误差方差的估计值
stats

注意，在构建设计矩阵X时，需要将常数项的列添加到x1和x2的前面，以便正确计算模型统计量。