matlab多元线性回归解析

Matlab是一种强大的数学软件，其中包含了一个内置函数`fitlm`用于进行多元线性回归分析。多元线性回归是一种预测模型，它假设因变量（目标变量）与一个或多个自变量（解释变量）之间存在线性关系。在Matlab中，你可以按照以下步骤进行：

1. **数据准备**：首先，你需要加载包含因变量和自变量的数据集，通常是一个表格（`.csv`、`.xlsx`等格式）。

data = readtable('your_data_file.csv'); % 替换为实际文件名

2. **创建模型**：使用`fitlm`函数，传入数据表和自变量列名作为输入，因变量通常放在最后一列。

model = fitlm(data(:, 1:end-1), data(:, end)); % 假设因变量列名为'y'

这里的`(:, 1:end-1)`表示所有行的第一到最后一个非最后一列，即自变量；`(:, end)`表示最后一列，即因变量。

3. **模型评估**：通过`coef`, `pValue`, `R2`等属性查看系数、显著性以及模型拟合程度。

disp(model.Coefficients); % 展示系数
disp(summary(model)); % 模型摘要信息

4. **预测**：使用训练好的模型对新数据进行预测。

newData = ...; % 新的自变量值矩阵
predictedValues = predict(model, newData);

5. **图形展示**：有时候可以绘制残差图或者部分依赖图来更好地理解模型。

plotResiduals(model);
pdPlot(model); % 部分依赖图