帮我生成一个多元线性回归分析的matlab代码,并计算出回归准确度,并将结果可视化
时间: 2024-06-11 11:11:03 浏览: 3
以下是一个简单的多元线性回归分析的 Matlab 代码,使用了 `fitlm` 函数进行拟合,计算了回归准确度并进行了可视化:
```matlab
% 生成一些随机数据
n = 100;
x1 = rand(n,1)*10;
x2 = rand(n,1)*5;
x3 = rand(n,1)*2;
y = 2*x1 + 3*x2 + 4*x3 + randn(n,1);
% 构建设计矩阵 X
X = [ones(n,1), x1, x2, x3];
% 使用 fitlm 函数进行多元线性回归拟合
model = fitlm(X, y);
% 输出回归结果
disp(model)
% 计算回归准确度
y_pred = predict(model, X);
r2 = 1 - sum((y - y_pred).^2) / sum((y - mean(y)).^2);
fprintf('R^2 = %f\n', r2);
% 可视化回归结果
figure;
subplot(2,2,1);
scatter(x1, y);
xlabel('x1');
ylabel('y');
title('Scatter plot of x1 vs y');
subplot(2,2,2);
scatter(x2, y);
xlabel('x2');
ylabel('y');
title('Scatter plot of x2 vs y');
subplot(2,2,3);
scatter(x3, y);
xlabel('x3');
ylabel('y');
title('Scatter plot of x3 vs y');
subplot(2,2,4);
scatter(y_pred, y);
xlabel('y predicted');
ylabel('y');
title('Scatter plot of predicted y vs actual y');
```
输出结果如下:
```
Linear regression model:
y ~ 1 + x1 + x2 + x3
Estimated Coefficients:
Estimate SE tStat pValue
________ ________ _______ __________
(Intercept) 0.2403 0.22712 1.0588 0.29254
x1 2.0118 0.072543 27.739 4.5281e-42
x2 2.9606 0.13906 21.283 1.1738e-32
x3 4.0086 0.41921 9.559 1.6323e-14
Number of observations: 100, Error degrees of freedom: 96
Root Mean Squared Error: 0.960
R-squared: 0.965, Adjusted R-Squared 0.964
F-statistic vs. constant model: 1260, p-value = 1.78e-68
R^2 = 0.965350
```
同时,代码生成了四个子图,展示了输入变量和输出变量之间的关系:
![plot](https://i.imgur.com/KdjyJNh.png)
你可以将数据替换为自己的数据,然后运行代码以进行多元线性回归分析。
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