matlab多元线性回归模型代码
时间: 2023-07-24 08:15:42 浏览: 71
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多元线性回归求解代码
在MATLAB中,可以使用`fitlm`函数来进行多元线性回归。这个函数属于统计工具箱,它能够方便地拟合并预测线性模型。以下是基本的多元线性回归求解代码示例:
```matlab
% 假设我们有如下数据矩阵 X 和响应向量 y
X = [x1 x2 x3 ...]; % 输入变量的数据矩阵,每一列对应一个自变量
y = [y1 y2 y3 ...]; % 目标变量的数据向量
% 创建LinearModel对象
model = fitlm(X, y);
% 拟合模型
% fitlm会自动处理缺失值、异常值等,并返回一个包含模型信息的结构
% 可以通过'model'查看系数、截距等参数
disp(model);
% 预测新数据
new_X = [new_x1 new_x2 new_x3]; % 新输入数据
predicted_y = predict(model, new_X);
```
在这个例子中,`x1`, `x2`, `x3` 等表示自变量,`y1`, `y2`, `y3` 表示因变量。`fitlm`函数将自变量和因变量作为输入,返回一个`LinearModel`对象,你可以使用该对象进行后续分析,如模型评估。
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。