MATLAB中fitlm函数如何使用

fitlm函数是用于线性模型的最小二乘拟合的MATLAB函数。它需要两个输入参数：X和Y，其中X是一个矩阵，每行代表一个观测结果的一组预测变量值，Y是一个向量，代表相应的响应变量值。假设我们有一个m行n列的矩阵X和一个m行1列的向量Y，代码如下：

mdl = fitlm(X,Y);

这将返回一个LinearModel对象，其中包含了估计的回归系数、截距、残差等信息，可以使用summary(mdl)函数查看。

如果想要拟合具有多项式项的模型，则可以在X中加入相应的列向量。例如，如果想要拟合一个一次多项式，则可以使用：

n = size(X,2);
X(:,n+1) = 1;
mdl = fitlm(X,Y);

这将在X中加入一列全为1的向量，在拟合时考虑截距。

相关问题

Matlab中fitlm函数

fitlm函数是Matlab中用于线性回归分析的函数，用于拟合线性模型以及预测响应变量的值。该函数基于最小二乘法，通过拟合自变量和因变量之间的线性关系来建立一个线性回归模型。它的调用格式如下：

mdl = fitlm(X,Y)

其中，X是自变量矩阵，Y是因变量向量，mdl是返回的线性回归模型对象。该函数还支持添加指定的拟合选项，如拟合截距项、添加交互项、指定权重等。

除了fitlm函数，Matlab还提供了其他用于线性回归分析的函数，如regress、polyfit等。

matlab fitlm函数

fitlm函数是MATLAB中用于线性回归分析的函数。它可以帮助用户建立线性回归模型，并计算出回归系数、拟合优度、残差平方和、标准误差等统计指标。它的基本语法如下：

mdl = fitlm(X,y)

其中，X为自变量数据，y为因变量数据，mdl为输出的线性回归模型。fitlm函数还支持一些可选参数，可以对模型进行进一步的调整，例如添加截距项、选择回归算法、设置权重等。

除了fitlm函数，MATLAB还提供了其他一些用于回归分析的函数，例如regress、polyfit等。这些函数都有各自的特点和适用范围，用户可以根据具体情况选择合适的函数进行分析。