matlab regres函数求解多元线性回归模型

可以使用MATLAB中的regress函数来求解多元线性回归模型。该函数的语法如下：

[b, bint, r, rint, stats] = regress(y, X)

其中，y是因变量向量，X是自变量矩阵，b是回归系数向量，bint是回归系数的置信区间，r是残差向量，rint是残差的置信区间，stats是包含回归统计信息的向量。

例如，如果有两个自变量x1和x2，以及一个因变量y，可以使用以下代码进行多元线性回归分析：

x1 = [1 2 3 4 5]';
x2 = [6 7 8 9 10]';
y = [3 5 7 9 11]';
X = [ones(size(x1)) x1 x2];
[b, bint, r, rint, stats] = regress(y, X);

其中，X矩阵的第一列是全为1的列向量，用于求解截距项。b向量的第一个元素即为截距项，后面两个元素分别为x1和x2的回归系数。

相关问题

MATLAB中regres函数

MATLAB中的`regress`函数是用于进行多元线性回归分析的函数。它的语法为：

[b,bint,r,rint,stats] = regress(y,X)

其中，y是因变量向量，X是自变量矩阵，b是回归系数向量，bint是回归系数置信区间，r是残差向量，rint是残差置信区间，stats是回归统计量向量。

需要注意的是，X矩阵的第一列应该全为1，以便拟合常数项。此外，如果有多个自变量，X矩阵应该包含每个自变量的一列。