matlab多元回归分析程序

以下是一个简单的 Matlab 多元回归分析程序示例：

% 定义输入数据
X = [1, 2, 3, 4, 5; 2, 4, 6, 8, 10; 3, 6, 9, 12, 15; 4, 8, 12, 16, 20]';
y = [5, 9, 12, 15, 20]';

% 添加常数项
X = [ones(size(X,1),1) X];

% 计算回归系数
b = inv(X'*X)*X'*y;

% 输出结果
fprintf('回归系数 b1=%f, b2=%f, b3=%f, b4=%f, b5=%f\n', b(1), b(2), b(3), b(4), b(5));

说明：

- `X` 是输入数据矩阵，每一行表示一个样本，每一列表示一个特征。
- `y` 是输出数据向量，表示每个样本的输出值。
- `ones(size(X,1),1)` 用于添加一个常数项，即截距。
- `inv(X'*X)*X'*y` 计算回归系数，其中 `inv` 函数用于计算矩阵的逆，`*` 表示矩阵乘法，`'` 表示矩阵的转置。
- `fprintf` 用于输出结果。

注意：这只是一个简单的示例程序，实际应用中需要根据具体的数据和问题进行调整。例如，可以使用 `regress` 函数进行多元回归分析，该函数可以自动处理常数项和多重共线性等问题。

相关问题

matlab多元线性回归程序

在MATLAB中进行多元线性回归的程序可以使用regress函数。首先，您需要准备好数据矩阵，其中每一列代表一个自变量，最后一列代表因变量。您可以使用size函数获取数据矩阵的行和列的大小，然后创建一个与数据矩阵行相等、列指定的零矩阵 ConVariable，并使用for循环将数据矩阵中指定列的数据复制到 ConVariable 中。接下来，将总能源原始数据存储在 TotalEnergy 中，创建一个包含全为1的列向量和 ConVariable 的矩阵 IndeVariable。最后，使用regress函数求取回归系数的点估计和区间估计，并进行回归模型的检验。

具体的多元线性回归模型可以表示为：
总能耗 = β0 + β1 * 自变量1 + β2 * 自变量2 + ... + βn * 自变量n
其中，β0, β1, β2, ..., βn 为回归系数。

参考文献中给出了一个具体的多元线性回归模型函数关系的例子：
总能耗 = 33374 - 53041 * 体型系数 + 32 * 面积 - 101 * 人口密度 + 431 * 内扰电耗

请注意，这只是一个例子，实际的多元线性回归模型的系数和自变量可能会根据您的数据而有所不同。您可以根据自己的需要修改和使用regress函数来进行多元线性回归分析。