多元线性回归模型MATLAB

时间: 2023-09-15 10:22:47 浏览: 55
多元线性回归模型是一种用于建立多个自变量与一个因变量之间关系的统计模型。在MATLAB中,可以使用最小二乘法来拟合多元线性回归模型。最小二乘法是一种常用的回归分析方法,它通过最小化观测值与模型预测值之间的残差平方和来确定模型的参数。 在MATLAB中,可以使用`fitlm`函数来进行多元线性回归分析。该函数可以根据给定的自变量和因变量数据,拟合出最优的回归模型。具体的步骤如下: 1. 准备数据:将自变量和因变量的数据整理成矩阵形式,其中每一列代表一个自变量,最后一列代表因变量。 2. 创建回归模型:使用`fitlm`函数创建回归模型,指定自变量和因变量的矩阵。 3. 拟合回归模型:使用`fit`方法对回归模型进行拟合,得到最优的模型参数。 4. 分析回归结果:使用`coefTest`方法对模型的系数进行显著性检验,使用`anova`方法对整体模型进行方差分析。 5. 预测新数据:使用`predict`方法可以根据已有的回归模型对新的自变量数据进行预测。 关于MATLAB中多元线性回归模型的更详细使用方法,可以参考引用\[1\]和引用\[2\]中的文章。 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [数学建模——多元线性回归 /多元线性拟合 (工具:matlab)](https://blog.csdn.net/Wang_Dou_Dou_/article/details/119949764)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

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