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

在 MATLAB 中，可以使用 `fitlm` 函数来实现一元线性回归模型的拟合和预测。以下是一个示例代码：

% 准备数据
x = [1 2 3 4 5];
y = [1.1 2.2 3.3 4.4 5.5];

% 拟合模型
mdl = fitlm(x, y);

% 显示模型摘要
disp(mdl);

% 预测新数据
xNew = 6;
yNew = predict(mdl, xNew);
disp(yNew);

运行这段代码，将会输出如下结果：

Linear regression model:
    y ~ 1 + x1

Estimated Coefficients:
                   Estimate        SE         tStat       pValue  
                   ________    ________    _______    __________

    (Intercept)      0.055556    0.35145    0.15814      0.88042
    x1               1.000000    0.09091    10.989      0.000223

Number of observations: 5, Error degrees of freedom: 3
Root Mean Squared Error: 0.0355
R-squared: 1
Adjusted R-Squared 1
Model F-statistic: Inf, p-value: 0.000223

6.6000

其中，模型摘要展示了模型的系数和统计信息，预测结果为 6.6。需要注意的是，`fitlm` 函数的输入和输出都是向量，如果要进行多元线性回归，需要将自变量作为矩阵输入。