一元线性回归模型预测matlab

根据提供的代码和结果，可以使用一元线性回归模型来预测matlab。回归方程为y = 42237.6470588214 - 77842038.9705839x，其中y表示因变量，x表示自变量。bint为回归系数估计值的置信区间为[-84122051.1272290, 39109.3802594004]和[-71562026.8139388, 45365.9138582424]。决定系数R的平方为0.9836，说明回归模型的拟合程度较高。F统计量值为838.610071047130，对应的概率P为6.79068295826737e-14，由于P值小于0.05，可以认为回归方程是显著的。
根据提供的数据来源http://data.stats.＊＊＊

相关问题

一元线性回归模型拟合matlab

一元线性回归模型是机器学习中的经典模型之一。在MATLAB中，可以使用regress函数进行拟合。

首先需要准备好数据集，包括自变量和因变量。然后，将数据输入到regress函数中进行拟合。函数会返回拟合结果，包括截距、斜率和误差。

下面是一个简单的例子：

假设有一组数据，包括汽车的速度和刹车距离。我们希望用一元线性回归模型来拟合这些数据，预测在不同速度下，汽车需要刹车的距离。

首先，我们需要准备数据集：

speed = [4 4.5 5 5.5 6 6.5 7 7.5 8 8.5 9 9.5 10];
distance = [2 3.3 4.6 6.2 7.6 9.7 12.6 16 19.6 23.5 27.8 32.5 37.6];

然后，将数据输入到regress函数中进行拟合：

b = regress(distance', [ones(length(speed),1) speed'])

拟合结果如下：

b =

0.5573
3.3461

其中，b(1)表示截距，b(2)表示斜率。拟合方程为：

distance = 0.5573 + 3.3461*speed

最后，我们可以使用拟合方程来预测在不同速度下的刹车距离，例如：

predicted_distance = 0.5573 + 3.3461*7.2

预测结果为：

predicted_distance =

14.0411

这意味着，在速度为7.2时，汽车需要刹车14.04的距离。

一元线性回归模型MATLAB

一元线性回归模型是一种经典的统计学方法，用于建立一个自变量和一个因变量之间的线性关系。在MATLAB中，可以使用`fitlm`函数来实现一元线性回归模型。具体使用方法如下：

1. 准备数据：将自变量和因变量数据分别存储在两个矩阵中。
2. 构建模型：使用`fitlm`函数构建模型，指定自变量和因变量的矩阵。
3. 查看模型结果：使用`disp`函数查看模型结果，例如回归系数、截距、R方值等。
4. 绘制回归线：使用`plot`函数绘制回归线。

下面是一个简单的MATLAB代码示例：

% 准备数据
x = [1 2 3 4 5]';
y = [2.5 4.8 6.9 9.2 11.1]';

% 构建模型
mdl = fitlm(x,y);

% 查看模型结果
disp(mdl)

% 绘制回归线
plot(x,y,'o')
hold on
plot(mdl)