MATLAB线性回归简单线性

回归的代码可以如下所示：

% 构造数据
x = [1 2 3 4 5]';
y = [1.1 1.9 3.2 4.2 5.1]';

% 线性回归
X = [ones(size(x)) x];
b = X\y;

% 绘制拟合曲线
plot(x,y,'o');
hold on;
plot(x,X*b);
hold off;

% 输出回归系数
disp(['回归系数b0 = ' num2str(b(1))]);
disp(['回归系数b1 = ' num2str(b(2))]);

解释如下：

首先，构造了一组简单的数据，其中 `x` 是自变量，`y` 是因变量。

然后，使用矩阵运算计算出线性回归的系数 `b`，其中 `X` 是增广矩阵，即第一列全为 1，第二列为自变量 `x`。

接着，绘制出数据点和拟合曲线。

最后，输出回归系数。

该代码实现的是简单线性回归，即只有一个自变量 `x`。如果需要进行多元线性回归，需要将数据和矩阵运算进行相应的修改。

相关问题

matlab线性回归

对于进行线性回归分析，Matlab提供了多种方法和函数。其中最常用的是使用 `fitlm` 函数。以下是一个简单的示例代码：

% 创建一个简单的数据集
x = [1, 2, 3, 4, 5]';
y = [2, 4, 6, 8, 10]';

% 使用 fitlm 函数进行线性回归
model = fitlm(x, y);

% 打印回归模型的摘要信息
disp(model);

% 绘制原始数据和回归线
scatter(x, y);
hold on;
plot(model);
hold off;

在这个示例中，我们首先创建了一个简单的数据集，其中 `x` 是自变量，`y` 是因变量。然后，我们使用 `fitlm` 函数拟合了线性回归模型，并将结果保存在 `model` 变量中。最后，我们打印了回归模型的摘要信息，并绘制了原始数据和回归线。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更复杂的数据处理和模型评估步骤。你可以根据自己的需求调整代码，并使用其他相关函数和方法来完成更复杂的线性回归分析。

matlab 线性回归

MATLAB中可以使用regress函数进行线性回归分析。在给定自变量和因变量的数据后，可以通过调用regress函数来建立两者之间的线性回归方程。例如，在给定自变量x和因变量y的数据后，可以使用以下代码进行线性回归分析：

x = \[1097 1284 1502 1394 1303 1555 1917 2051 2111 2286 2311 2003 2435 2625 2948 3055 3372\];
y = \[698 872 988 807 738 1025 1316 1539 1561 1765 1762 1960 1902 2013 2446 2736 2825\];
X = \[ones(size(x')), x'\];
\[b, bint, r, rint, stats\] = regress(y', X, 0.05);

其中，b是回归系数，bint是回归系数的置信区间，r是残差，rint是残差的置信区间，stats是回归统计信息。

通过调用regress函数，可以得到回归系数b、回归系数的置信区间bint、残差r、残差的置信区间rint以及回归统计信息stats。这些结果可以帮助我们分析自变量和因变量之间的线性关系。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [使用MATLAB进行线性回归分析](https://blog.csdn.net/wokaowokaowokao12345/article/details/102837801)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [利用Matlab进行线性回归分析（1）](https://blog.csdn.net/sereasuesue/article/details/111513997)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]