多元线性回归y的预测区间matlab

在MATLAB中，多元线性回归y的预测区间可以使用`regress`函数来计算。该函数需要输入多元线性回归模型的系数矩阵、自变量矩阵以及置信水平等参数，输出一个包含预测值和置信区间的矩阵。具体的操作步骤如下：

1. 构建多元线性回归模型，使用`fitlm`函数，例如：

mdl = fitlm(X, y);

其中，X为自变量矩阵，y为因变量向量。

2. 使用`regress`函数计算预测区间，例如：

[beta,~,~,~,stats] = regress(y,X);
yfit = X*beta;
se = sqrt(diag(stats(4))*stats(6));
CI = [yfit-stats(3)*se,yfit+stats(3)*se];

其中，`beta`为系数矩阵，`stats`为回归统计信息，`yfit`为预测值向量，`se`为标准误差向量，`CI`为预测区间矩阵，每一行包含一个预测值和对应的置信区间。`stats(3)`表示置信水平，通常设置为0.95。