matlab多元线性回归拟合

时间: 2023-07-19 20:42:35 浏览: 82
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: ```matlab % 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: ```matlab % 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拟合多元线性回归方程

在Matlab中,可以使用`fitlm`函数来拟合多元线性回归方程。以下是一个简单的示例: ```matlab % 创建示例数据 x1 = [1; 2; 3; 4; 5]; x2 = [2; 4; 6; 8; 10]; y = [3; 6; 8; 10; 13]; % 将自变量放入矩阵X中 X = [x1, x2]; % 使用fitlm函数拟合多元线性回归方程 model = fitlm(X, y); % 查看拟合结果 disp(model); ``` 在上述示例中,我们创建了两个自变量 `x1` 和 `x2`,以及一个因变量 `y`。然后我们将自变量放入矩阵 `X` 中,每一列代表一个自变量。最后,我们使用 `fitlm` 函数拟合多元线性回归模型,并将结果存储在 `model` 中。你可以通过 `disp(model)` 来查看拟合结果。 请注意,如果你有更多的自变量,只需将它们添加到矩阵 `X` 中即可。同样,因变量也可以是一个向量或矩阵,具体取决于你的数据。

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