线性回归模型matlab代码

线性回归模型是一种常见的统计学习方法，它通过建立一个线性模型来描述自变量与因变量之间的关系。Matlab提供了多种实现线性回归模型的函数，其中最常用的是“fitlm”函数。

以下是一个简单的线性回归模型的Matlab代码示例：

% 准备数据
x = [1, 2, 3, 4, 5]';
y = [1.2, 2.5, 3.7, 4.2, 5.1]';

% 构建线性回归模型
mdl = fitlm(x, y);

% 打印模型参数
disp(mdl)

% 绘制回归线
figure;
plot(x, y, 'o');
hold on;
plot(mdl);

在上述代码中，首先准备了自变量和因变量的数据，然后使用“fitlm”函数构建线性回归模型。打印模型参数可以使用“disp”函数，绘制回归线可以使用“plot”函数。

相关问题

线性回归模型MATLAB代码

要建立线性回归模型的MATLAB代码，可以使用LinearModel.fit函数或regress函数。以下是使用这两个函数建立线性回归模型的代码示例：

使用LinearModel.fit函数：

% 导入数据
x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [2, 4, 6, 8, 10];

% 建立线性回归模型
model = LinearModel.fit(x', y');

% 输出回归模型的参数
disp(model);

% 预测新数据
new_x = 6;
new_y = predict(model, new_x);
disp(new_y);

使用regress函数：

% 导入数据
x = [1, 2, 3, 4, 5];
y = [2, 4, 6, 8, 10];

% 添加常数项
X = [ones(length(x), 1), x'];

% 建立线性回归模型
coefficients = regress(y', X);

% 输出回归模型的参数
disp(coefficients);

% 预测新数据
new_x = 6;
new_y = [1, new_x * coefficients;
disp(new_y);

以上代码示例展示了如何使用MATLAB中的LinearModel.fit函数和regress函数建立线性回归模型，并进行预测。这些函数可以根据输入的自变量和因变量，自动计算出线性回归模型的参数，然后可以使用模型进行预测。请根据实际需求选择适合的方法来建立线性回归模型。

多元线性回归模型matlab代码

多元线性回归模型是一种重要的统计分析方法，它能够在多个自变量对因变量产生影响时进行预测和回归。在matlab中，多元线性回归模型的实现可以通过以下代码来实现。

首先，我们需要准备样本数据，包括自变量和因变量。我们可以使用matlab自带的示例数据来进行演示：

load carsmall % 载入示例数据
tbl = table(Horsepower,Weight,MPG);
lm = fitlm(tbl,'MPG~Horsepower+Weight');

通过fitlm函数，我们建立MPG因变量和Horsepower，Weight两个自变量之间的多元线性回归模型。其中Table参数表示输入的数据表，'MPG~Horsepower+Weight'表示线性回归模型一共包含了两个自变量。

接下来我们可以通过coefTest函数来对自变量进行统计检验：

[h,pValue,stat,cValue] = coefTest(lm)

输出结果为h（1x2 logical），表示拒绝或接受假设；pValue（1x2 double），表示自变量不显著水平的p值；stat（1x2 double），表示自变量系数的统计量；cValue（1x2 double），表示某置信水平下的关键值。

最后，我们可以通过plotResiduals函数来绘制残差图，检查模型的拟合情况：

plotResiduals(lm);

绘制出的残差图可以用来评估多元线性回归模型的合理性和拟合度。

以上就是多元线性回归模型matlab代码的基本实现过程，做到了简单易懂。