多元线性回归预测人口模型MATLAB代码
时间: 2025-01-06 16:35:21 浏览: 10
### MATLAB 实现多元线性回归用于人口预测
在处理多因素影响下的人口预测问题时,可以采用多元线性回归方法来建立模型。下面展示了一个基于MATLAB的多元线性回归实例代码,该例子假设存在若干个可能影响人口数量的因素作为输入特征。
```matlab
% 假设数据集已准备好,其中X矩阵包含了各个年份不同维度的影响因子,
% 如经济水平、医疗条件改善程度等;y向量则记录对应年度实际的人口总数。
load('population_data.mat'); % 加载预先准备好的数据文件
% 显示前几条样本观察数据结构
disp(head(X));
disp(head(y));
% 创建线性回归对象并训练模型
mdl = fitlm(X, y);
% 输出模型摘要信息
disp(mdl);
% 预测未来某一年度的人口规模
futureFactors = [/* 输入待预测年的各影响因素的具体数值 */];
predictedPopulation = predict(mdl,futureFactors);
fprintf('Predicted population size is %.2f\n', predictedPopulation);
```
此段程序首先加载了存储有历史统计数据的工作区变量`X`(解释变量集合)以及`y`(响应变量),接着利用内置函数`fitlm()`构建了描述这些关系的统计学模型,并最终实现了对未来特定条件下预期人口总量的估算[^3]。
为了确保上述过程顺利执行,需提前收集整理好相关领域内具有代表性的观测资料保存至`.mat`格式的数据集中以便调用。此外,在应用过程中可根据实际情况调整所考虑的社会经济发展指标体系及其量化方式以提高预报精度。
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