matlab多元线性回归模型代码
时间: 2023-07-24 14:15:42 浏览: 53
以下是一个示例的 Matlab 多元线性回归模型代码:
```matlab
% 导入数据
data = readtable('data.csv');
% 将数据划分为自变量和因变量
X = table2array(data(:, {'predictor1', 'predictor2', 'predictor3'}));
Y = table2array(data(:, {'response'}));
% 为自变量添加常数项
X = [ones(size(X,1),1) X];
% 计算回归系数
beta = (X'*X)\(X'*Y);
% 计算预测值
Y_pred = X*beta;
% 计算R平方值
SSE = sum((Y-Y_pred).^2);
SST = sum((Y-mean(Y)).^2);
R2 = 1 - SSE/SST;
% 输出结果
disp(['回归系数:', num2str(beta')]);
disp(['R平方值:', num2str(R2)]);
```
请注意,上述代码仅为示例,需要根据你的具体数据和模型进行修改。
相关问题
matlab多元线性回归作图代码
当使用MATLAB进行多元线性回归作图时,可以使用plot函数来绘制回归线和散点图。以下是一个示例代码:
```matlab
% 假设有两个自变量x1和x2,一个因变量y
x1 = [1, 2, 3, 4, 5];
x2 = [2, 4, 6, 8, 10];
y = [3, 5, 7, 9, 11];
% 进行多元线性回归
X = [ones(length(x1),1), x1', x2']; % 构建设计矩阵
b = regress(y', X); % 使用regress函数进行回归
% 绘制散点图
scatter3(x1, x2, y, 'filled');
hold on;
% 绘制回归线
x1_range = min(x1):0.1:max(x1);
x2_range = min(x2):0.1:max(x2);
[X1, X2] = meshgrid(x1_range, x2_range);
Y = b(1) + b(2)*X1 + b(3)*X2;
surf(X1, X2, Y);
% 设置图形属性
xlabel('x1');
ylabel('x2');
zlabel('y');
title('Multiple Linear Regression');
colorbar;
% 相关问题:
% 1. 如何进行多元线性回归分析?
% 2. 如何使用MATLAB绘制散点图?
% 3. 如何使用MATLAB绘制三维图形?
```
请注意,这只是一个简单的示例代码,实际应用中可能需要根据具体情况进行修改和调整。
matlab多元线性回归的代码
可以使用MATLAB中的`fitlm`函数来进行多元线性回归分析。以下是示例代码:
```matlab
% 输入自变量数据
X = [1 2 3 4 5];
% 输入因变量数据
Y = [2 4 6 8 10];
% 构建多元线性回归模型
model = fitlm(X, Y, 'linear');
% 查看回归结果
disp(model);
% 预测新样本
newX = [6 7];
predictedY = predict(model, newX);
disp(predictedY);
```
在上述代码中,我们使用`fitlm`函数构建了一个线性回归模型。`X`和`Y`分别是自变量和因变量的数据。`linear`表示采用线性模型。
通过`disp(model)`可以查看回归结果,包括模型的系数、截距、R-squared等信息。
若要预测新样本的因变量值,可以使用`predict`函数,传入新的自变量数据`newX`,得到预测的因变量值`predictedY`。