matlab多元线性回归
时间: 2023-09-15 14:23:05 浏览: 34
在 MATLAB 中进行多元线性回归的步骤如下:
1. 准备数据:将自变量和因变量的数据存储在矩阵中。
2. 构建模型:使用 `fitlm` 函数构建多元线性回归模型。该函数需要指定自变量和因变量矩阵,以及模型类型和其他参数。
3. 分析结果:使用 `coefTest` 函数进行系数显著性检验,并使用 `anova` 函数进行方差分析。
4. 预测值:使用 `predict` 函数根据模型预测新的因变量值。
下面是一个示例代码:
```matlab
% 准备数据
load carsmall
X = [Horsepower, Weight, Acceleration];
y = MPG;
% 构建模型
mdl = fitlm(X, y, 'linear');
% 分析结果
[h, p, ci, stats] = coefTest(mdl);
anova(mdl);
% 预测值
newX = [100, 2000, 15];
yPred = predict(mdl, newX);
```
在这个示例中,我们使用了汽车数据集中的马力、重量和加速度作为自变量,以每加仑英里数为因变量,构建了一个多元线性回归模型。然后,我们进行了系数显著性检验和方差分析,最后使用模型预测了一个新的因变量值。
相关问题
matlab 多元线性回归
可以回答,多元线性回归是一种统计学方法,可以用来研究多个自变量与一个因变量之间的关系。Matlab中提供了多种函数用于进行多元线性回归分析。例如,可以使用fitlm函数来创建一个线性模型,并使用该模型来对数据进行回归分析。
matlab多元线性回归代码
以下是一个示例的 MATLAB 多元线性回归代码:
```matlab
% 定义自变量 X 和因变量 y
X = [1 2 3 4 5; 6 7 8 9 10; 11 12 13 14 15]';
y = [2.1; 3.9; 6.1; 8.0; 10.1];
% 拟合多元线性回归模型
b = regress(y, [ones(size(X, 1), 1) X]);
% 输出模型系数
disp('多元线性回归模型系数:');
disp(b);
```
在上面的代码中,我们首先定义了自变量 X 和因变量 y。然后,我们使用 `regress` 函数来拟合多元线性回归模型,并将模型系数存储在变量 `b` 中。最后,我们输出了模型系数。需要注意的是,我们在自变量 X 的第一列添加了常数项,以便正确拟合截距。
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