多元线性回归拟合 matlab 代码

在Matlab中进行多元线性回归拟合的代码可以参考以下步骤：

1. 准备数据：首先，将输入变量和输出变量作为矩阵准备好。输入变量矩阵X的每一行表示一个样本，每一列表示一个特征；输出变量矩阵Y的每一行表示一个样本的输出。

2. 构建模型：使用fitlm函数构建线性回归模型。该函数的输入为输入变量矩阵X和输出变量矩阵Y，可以指定模型的其他属性，如是否包含截距项、是否进行变量选择等。

3. 拟合模型：使用该模型拟合数据并得到拟合结果。可以使用predict函数对新的输入数据进行预测。

下面是一个示例代码：

% 准备数据
X = [x1, x2, x3]; % 输入变量矩阵，每一行表示一个样本，每一列表示一个特征
Y = [y1, y2, y3]; % 输出变量矩阵，每一行表示一个样本的输出

% 构建模型
model = fitlm(X, Y); % 构建线性回归模型

% 拟合模型
Y_pred = predict(model, X); % 对输入数据进行预测

需要注意的是，上述代码中的x1, x2, x3, y1, y2, y3是实际数据，你需要将其替换为你的实际数据。同时，还可以根据需要添加其他参数和属性来调整模型的特性。

请注意，这只是一个简单的示例代码，具体的实现方式可能会因实际问题和数据而有所不同。建议在使用之前阅读Matlab的文档和教程，以确保正确使用多元线性回归拟合功能。

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。

matlab多元线性回归拟合

在Matlab中进行多元线性回归拟合，可以使用`fitlm`函数。以下是一个示例代码：

% 假设有三个自变量x1、x2、x3和一个因变量y，共有10组数据
x1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]';
x2 = [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20]';
x3 = [3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30]';
y = [5, 12, 18, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55]';

% 构建多元线性回归模型
X = [ones(10,1), x1, x2, x3]; % 加入常数项
mdl = fitlm(X, y, 'linear');

% 查看回归系数
coef = mdl.Coefficients.Estimate; 

% 查看模型统计信息
rsq = mdl.Rsquared.Ordinary; % 普通R方
adjrsq = mdl.Rsquared.Adjusted; % 调整R方
pval = mdl.anova.pValue(1); % F检验的p值

在上述代码中，`fitlm`函数的第一个参数是自变量矩阵X，第二个参数是因变量向量y，第三个参数是模型类型，这里选择了线性模型。然后，可以使用`Coefficients`属性获取回归系数，使用`Rsquared`属性获取模型统计信息。