MATLAB多元线性回归代码

在MATLAB中，进行多元线性回归通常使用`fitlm`函数，它属于统计工具箱的一部分。下面是一个简单的示例代码，用于创建一个多元线性模型并估计系数：

% 导入数据（假设数据存储在变量data或者csv文件中）
data = readtable('your_data.csv'); % 替换为实际文件名

% 确定响应变量（y）和自变量（X）
response = data.YourResponseVariable; % 替换为响应变量的实际列名
predictors = data(:, {'YourPredictorVariable1', 'YourPredictorVariable2'}); % 替换为预测变量的实际列名

% 创建线性模型
model = fitlm(predictors, response);

% 显示模型摘要信息
disp(model)

% 获取模型系数和截距
coefficients = model.Coefficients.Estimate;
intercept = model.Intercept.Estimate;

% 打印系数和截距
fprintf('Coefficients:\n');
disp(coefficients);
fprintf('Intercept:\n');
disp(intercept);

% 预测新数据
newData = ...; % 新的数据点
predictedValues = predict(model, newData);

相关问题

matlab多元线性回归代码

以下是一个示例的 MATLAB 多元线性回归代码：

% 定义自变量 X 和因变量 y
X = [1 2 3 4 5; 6 7 8 9 10; 11 12 13 14 15]';
y = [2.1; 3.9; 6.1; 8.0; 10.1];

% 拟合多元线性回归模型
b = regress(y, [ones(size(X, 1), 1) X]);

% 输出模型系数
disp('多元线性回归模型系数：');
disp(b);

在上面的代码中，我们首先定义了自变量 X 和因变量 y。然后，我们使用 `regress` 函数来拟合多元线性回归模型，并将模型系数存储在变量 `b` 中。最后，我们输出了模型系数。需要注意的是，我们在自变量 X 的第一列添加了常数项，以便正确拟合截距。

给我一段matlab多元线性回归代码

以下是一个简单的 Matlab 多元线性回归代码示例：

% 生成示例数据
x1 = [1; 2; 3; 4; 5];
x2 = [3; 5; 7; 9; 11];
y = [10; 20; 30; 40; 50];

% 构建设计矩阵
X = [ones(length(x1),1) x1 x2];

% 计算最小二乘估计
beta = (X' * X) \ (X' * y);

% 输出结果
fprintf('beta0 = %f\n', beta(1));
fprintf('beta1 = %f\n', beta(2));
fprintf('beta2 = %f\n', beta(3));

这段代码生成了两个自变量 x1 和 x2，以及一个因变量 y。然后，它将这些变量组合成一个设计矩阵 X。最后，它使用最小二乘法计算出多元线性回归模型的系数 beta，并输出结果。