生成一段matlab代码可以实现多元线性回归模型并且画出自变量和因变量之间的关联图

matlab代码如下：x = [1,2,3,4,5]; %自变量
y = [5,7,9,11,13]; %因变量
[b, bint, r, rint, stats] = regress(y', [ones(length(x),1), x']); %多元线性回归模型
scatter(x,y); %画出自变量和因变量之间的关联图
hold on
plot(x, b(1) + b(2)*x);

相关问题

生成一段matlab代码可以实现多元线性回归模型

可以这样：X = [x1 x2 ... xn]; % 设置自变量
Y = [y1 y2 ... ym]; % 设置因变量
b = (X'*X)^(-1)*X'*Y; % 计算多元线性回归模型的参数
y_hat = X*b; % 计算多元线性回归的预测值

matlab里实现多元线性回归筛选特征变量的代码

在MATLAB中，可以使用`stepwiselm`函数来进行多元线性回归并逐步选择特征变量。这个函数属于统计套件（Statistical Toolbox），它通过递归消除法（Forward Stepwise Regression）来完成模型的选择。下面是一个简单的例子：

% 假设我们有一个数据集data，包含响应变量y和一些候选特征变量X
X = data(:, 1:end-1); % 前面的所有列作为特征
y = data(:, end);     % 最后一列作为响应变量

% 创建一个线性回归模型
mdl = fitlm(X, y);

% 使用stepwiselm函数进行逐步回归
[mdl_selected, ~] = stepwiselm(mdl, 'Criterion', 'bic'); % BIC stands for Bayesian Information Criterion

% mdl_selected现在就是筛选后的模型，它的PredictorNames属性会告诉你哪些特征被选入模型
selected_features = mdl_selected.PredictorNames;

% 可视化结果，查看每个特征的重要性
plotSelectedFeatures = plot(mdl_selected, 'ModelPredictors');

% 检查特征重要性和删除的统计信息
disp(['Selected Features: ', strjoin(selected_features, ', ')]);

记得在运行此代码之前，需要确保你已经安装了统计套件，并且数据已经被适当地预处理。