matlab多元线性回归拟合

在Matlab中进行多元线性回归拟合，可以使用`fitlm`函数。以下是一个示例代码：

% 假设有三个自变量x1、x2、x3和一个因变量y，共有10组数据
x1 = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]';
x2 = [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20]';
x3 = [3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30]';
y = [5, 12, 18, 25, 30, 35, 40, 45, 50, 55]';

% 构建多元线性回归模型
X = [ones(10,1), x1, x2, x3]; % 加入常数项
mdl = fitlm(X, y, 'linear');

% 查看回归系数
coef = mdl.Coefficients.Estimate; 

% 查看模型统计信息
rsq = mdl.Rsquared.Ordinary; % 普通R方
adjrsq = mdl.Rsquared.Adjusted; % 调整R方
pval = mdl.anova.pValue(1); % F检验的p值

在上述代码中，`fitlm`函数的第一个参数是自变量矩阵X，第二个参数是因变量向量y，第三个参数是模型类型，这里选择了线性模型。然后，可以使用`Coefficients`属性获取回归系数，使用`Rsquared`属性获取模型统计信息。

相关问题

多元线性回归拟合 matlab 代码

在Matlab中进行多元线性回归拟合的代码可以参考以下步骤：

1. 准备数据：首先，将输入变量和输出变量作为矩阵准备好。输入变量矩阵X的每一行表示一个样本，每一列表示一个特征；输出变量矩阵Y的每一行表示一个样本的输出。

2. 构建模型：使用fitlm函数构建线性回归模型。该函数的输入为输入变量矩阵X和输出变量矩阵Y，可以指定模型的其他属性，如是否包含截距项、是否进行变量选择等。

3. 拟合模型：使用该模型拟合数据并得到拟合结果。可以使用predict函数对新的输入数据进行预测。

下面是一个示例代码：

% 准备数据
X = [x1, x2, x3]; % 输入变量矩阵，每一行表示一个样本，每一列表示一个特征
Y = [y1, y2, y3]; % 输出变量矩阵，每一行表示一个样本的输出

% 构建模型
model = fitlm(X, Y); % 构建线性回归模型

% 拟合模型
Y_pred = predict(model, X); % 对输入数据进行预测

需要注意的是，上述代码中的x1, x2, x3, y1, y2, y3是实际数据，你需要将其替换为你的实际数据。同时，还可以根据需要添加其他参数和属性来调整模型的特性。

请注意，这只是一个简单的示例代码，具体的实现方式可能会因实际问题和数据而有所不同。建议在使用之前阅读Matlab的文档和教程，以确保正确使用多元线性回归拟合功能。

matlab多元线性回归模型，实现对17x20的矩阵数据集线性拟合

在MATLAB中，对于17行20列的矩阵数据集进行多元线性回归，首先你需要确认数据集的第一列是因变量，其余列是自变量。然后你可以按照以下步骤操作：

% 假设你的数据存储在名为'dataMatrix'的矩阵中，第一列为'y'，剩余列为'X'
dataMatrix = [y1, y2, ..., yn; % 因变量
              x11, x12, ..., x1n; % 第一个自变量列
              x21, x22, ..., x2n; % 第二个自变量列
              ... % 其他自变量列]

% 将数据划分为自变量（X）和因变量（Y）
X = dataMatrix(:, 2:end); % 剩余列即为自变量矩阵
y = dataMatrix(:, 1);     % 第一列即为因变量向量

% 使用fitlm函数建立多元线性回归模型
model = fitlm(X, y);

% 查看模型信息
disp(model)

% 如果需要预测新数据
newData = ...; % 你需要的新数据点（格式需与X相同）
predictions = predict(model, newData);

% 显示预测结果
disp(predictions)