MATLAB 给一组数据 利用二价线性回归拟合曲线的示例

在MATLAB中，利用二元线性回归（也称为双变量线性回归）对一组数据拟合曲线通常涉及以下几个步骤：

1. **准备数据**：首先，你需要有一个包含两列的数据集，一列代表自变量（X），另一列代表因变量（Y）。例如，如果数据存储在一个名为`data.csv`的文件中，可以使用`readtable`函数读取。

data = readtable('data.csv');
X = data(:,1); % 自变量
Y = data(:,2); % 因变量

2. **创建模型**：创建一个`fitlm`对象，用于执行回归分析。假设我们想基于自变量`X`预测因变量`Y`。

model = fitlm(X, Y);

3. **拟合模型**：`fitlm`会自动计算并返回最佳拟合线。

4. **查看结果**：你可以通过`disp(model)`或`plot(model)`来查看模型摘要信息以及拟合线图。

disp(model)
plot(model.X, model.YFit, 'b-', 'LineWidth', 2) % 绘制拟合线
xlabel('自变量 X')
ylabel('因变量 Y')
title('二元线性回归拟合')

5. **评估模型性能**：你可以使用交叉验证（`crossval`）或其他统计量（如R-squared）来评估模型的精度。

cv = crossval(model, 'HoldOut', 0.3); % 使用30%的数据做验证
rmse = cv.KfoldLoss; % 计算均方根误差