多元线性回归代码matlab
时间: 2023-06-17 08:05:21 浏览: 215
以下是一个简单的多元线性回归的 MATLAB 代码示例:
```matlab
% 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。
多元线性回归模型MATLAB代码
在MATLAB中实现多元线性回归模型的代码如下:
```matlab
% 假设有预测变量x1和x2,以及响应变量y
x1 = [120 140 190 130 155 175 125 145 180 150]';
x2 = [100 110 90 150 210 150 250 270 300 250]';
y = [102 100 120 77 46 93 26 69 65 85';
% 构建设计矩阵X,其中包含常数项的列
X = [ones(length(x1), 1), x1, x2];
% 使用regress函数进行多元线性回归
[b, bint, r, rint, stats = regress(y, X);
% 输出回归系数估计值
b
% 输出回归系数估计值的95%置信区间
bint
% 输出模型统计量(R方值、F值及其p值),以及误差方差的估计值
stats
```
注意,在构建设计矩阵X时,需要将常数项的列添加到x1和x2的前面,以便正确计算模型统计量。