多元线性回归代码matlab

以下是一个简单的多元线性回归的 MATLAB 代码示例：

% 假设有三个自变量 x1, x2, x3 和一个因变量 y
% 样本数据存储在变量 X 和 Y 中

% 构造设计矩阵 X
X = [ones(size(X,1),1), X];

% 计算回归系数
b = inv(X'*X)*X'*Y;

% 预测新的观测值
new_X = [1, x1_new, x2_new, x3_new];
y_pred = new_X*b;

其中，变量 X 是设计矩阵，包括一个全为 1 的列向量和所有自变量的值。变量 Y 是因变量的向量。使用 `inv()` 函数计算矩阵的逆。最后，可以使用新的自变量值计算预测的因变量值。

相关问题

多元线性回归模型matlab代码

多元线性回归模型是一种重要的统计分析方法，它能够在多个自变量对因变量产生影响时进行预测和回归。在matlab中，多元线性回归模型的实现可以通过以下代码来实现。

首先，我们需要准备样本数据，包括自变量和因变量。我们可以使用matlab自带的示例数据来进行演示：

load carsmall % 载入示例数据
tbl = table(Horsepower,Weight,MPG);
lm = fitlm(tbl,'MPG~Horsepower+Weight');

通过fitlm函数，我们建立MPG因变量和Horsepower，Weight两个自变量之间的多元线性回归模型。其中Table参数表示输入的数据表，'MPG~Horsepower+Weight'表示线性回归模型一共包含了两个自变量。

接下来我们可以通过coefTest函数来对自变量进行统计检验：

[h,pValue,stat,cValue] = coefTest(lm)

输出结果为h（1x2 logical），表示拒绝或接受假设；pValue（1x2 double），表示自变量不显著水平的p值；stat（1x2 double），表示自变量系数的统计量；cValue（1x2 double），表示某置信水平下的关键值。

最后，我们可以通过plotResiduals函数来绘制残差图，检查模型的拟合情况：

plotResiduals(lm);

绘制出的残差图可以用来评估多元线性回归模型的合理性和拟合度。

以上就是多元线性回归模型matlab代码的基本实现过程，做到了简单易懂。

多元线性回归的matlab代码

以下是一个示例的多元线性回归的 MATLAB 代码：

% 读取数据
data = readtable('data.csv');
% 提取自变量和因变量
X = table2array(data(:,1:3));
Y = table2array(data(:,4));
% 添加截距项
X = [ones(size(X,1),1) X];
% 计算回归系数
beta = inv(X'*X)*X'*Y;
% 输出结果
disp(['回归系数：' num2str(beta')]);
% 预测新数据
new_data = [1 5 10 15]; % 新数据
y_pred = new_data*beta; % 预测值
disp(['预测值：' num2str(y_pred)]);

该代码假设数据已保存在名为 data.csv 的 CSV 文件中，其中第一列到第三列是自变量，第四列是因变量。代码首先读取数据，然后提取自变量和因变量，并添加截距项。接下来，使用正规方程法计算回归系数。最后，代码使用回归系数预测新数据并输出结果。