matlab回归分析
时间: 2023-07-19 19:07:06 浏览: 51
Matlab可以用于回归分析,以下是一个简单的回归分析示例:
假设我们有一个数据集包含了一些汽车的信息,包括每辆汽车的排量、马力、重量和油耗等指标。我们希望通过这些指标来预测每辆汽车的油耗。
首先,我们需要加载数据集并将其存储在一个矩阵中,例如:
```
data = [2.0 140 2800 18.1;
2.4 155 3040 16.9;
1.8 92 2375 25.0;
1.6 66 1800 32.4;
2.2 110 2800 21.6;
2.8 170 3900 15.5;
2.4 105 2910 20.5;
3.0 200 3830 18.5;
1.8 88 2395 26.0;
2.0 115 2670 19.5];
```
其中,每一行表示一辆汽车的信息,每一列表示一个指标。
接下来,我们可以使用Matlab的regress函数进行回归分析。例如,如果我们希望使用排量、马力和重量这三个指标来预测油耗,可以将数据集中的这三列提取出来,然后使用regress函数进行回归分析,如下所示:
```
X = data(:, 1:3);
Y = data(:, 4);
[b, bint, r, rint, stats] = regress(Y, [ones(size(X,1),1) X]);
```
其中,X表示自变量矩阵,Y表示因变量向量,regress函数返回的是回归系数b、置信区间bint、残差r、残差置信区间rint和一些统计信息stats。
最后,我们可以使用回归系数来预测新的数据。例如,如果我们有一辆排量为2.5、马力为130、重量为3000的汽车,我们可以使用回归系数来预测其油耗,如下所示:
```
x_new = [1 2.5 130 3000];
y_new = x_new * b;
```
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