一元线性回归模型matlab

在 MATLAB 中，可以使用 `fitlm` 函数来实现一元线性回归模型的拟合和预测。以下是一个示例代码：

% 准备数据
x = [1 2 3 4 5];
y = [1.1 2.2 3.3 4.4 5.5];

% 拟合模型
mdl = fitlm(x, y);

% 显示模型摘要
disp(mdl);

% 预测新数据
xNew = 6;
yNew = predict(mdl, xNew);
disp(yNew);

运行这段代码，将会输出如下结果：

Linear regression model:
    y ~ 1 + x1

Estimated Coefficients:
                   Estimate        SE         tStat       pValue  
                   ________    ________    _______    __________

    (Intercept)      0.055556    0.35145    0.15814      0.88042
    x1               1.000000    0.09091    10.989      0.000223

Number of observations: 5, Error degrees of freedom: 3
Root Mean Squared Error: 0.0355
R-squared: 1
Adjusted R-Squared 1
Model F-statistic: Inf, p-value: 0.000223

6.6000

其中，模型摘要展示了模型的系数和统计信息，预测结果为 6.6。需要注意的是，`fitlm` 函数的输入和输出都是向量，如果要进行多元线性回归，需要将自变量作为矩阵输入。