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
时间: 2023-03-13 11:30:34 浏览: 88
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
自变量有1024个,因变量一个,使用多元线性回归模型的metlab代码
以下是使用MATLAB实现多元线性回归模型的示例代码:
假设自变量存储在一个1024行,n列的矩阵X中,因变量存储在一个1024行,1列的向量y中。其中n是自变量的数量。
首先,需要添加常数项到自变量中。这可以通过在X矩阵中添加一列全为1的向量来实现。以下代码实现了这个步骤:
```
X = [ones(size(X,1),1) X];
```
然后,可以使用MATLAB的regress函数来拟合多元线性回归模型。以下是示例代码:
```
[b, bint, r, rint, stats] = regress(y,X);
```
其中,b是回归系数向量,bint是回归系数置信区间,r是残差向量,rint是残差置信区间,stats是模型统计信息。
最后,可以使用b向量来预测新的因变量值。例如,假设要预测一个新的自变量向量x,可以使用以下代码:
```
y_pred = [1 x] * b;
```
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