多元回归预测模型matlab

根据引用和引用的内容，多元回归预测模型的matlab代码如下：

clc, clear
n = 26; m = 4;
q = load('/Users/fxalll/Desktop/test.txt');

q(1:4,7:12)
q(6,7:12)
q(8:14,7:12)
q1=[q(1:4,7:12);q(6,7:12);q(8:14,7:12)]
x=[q(:,1:6);q1;]
y=[x(:,2)];
x1=[x(:,3)];
x2=[x(:,4)];
x3=[x(:,5)];
x4=[x(:,6)];
X=[ones(n,1),x1,x2,x3,x4]
[b,bint,r,rint,s]=regress(y,X);
s2=sum(r.^2)/(n-m-1);
b, bint, s, s2
rcoplot(r,rint)

该代码通过多元回归分析方法，计算出了改进后的回归模型的系数、系数置信区间与统计量，并且绘制了残差图。

请注意，这只是一个示例代码，实际使用时需要根据具体的数据和问题进行相应的修改。同时，要确保所使用的数据文件路径正确。

希望对你有所帮助！<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [Matlab：数模13-多元回归分析模型](https://blog.csdn.net/weixin_51496152/article/details/116407124)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [基于matlab的自适应插值法（四种不同插值算法集成）](https://download.csdn.net/download/weixin_56184890/88240081)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]