线性回归模型matlab程序

线性回归是一种用于建立自变量与因变量之间线性关系的统计模型，其目的是根据给定的自变量和因变量数据建立一个线性模型，通过该模型可以对未知的因变量进行预测或者估计。在Matlab中，可以使用regress函数实现线性回归模型的建立。以下是一份示例代码：

% 导入数据
data = readtable('data.csv');
x = data.x;
y = data.y;

% 建立线性回归模型
X = [ones(size(x)), x]; % 添加截距项
[beta,~,~,~,stats] = regress(y,X); % regress函数返回系数、残差、R-squared等统计信息

% 可视化
scatter(x,y)
hold on
x_fit = linspace(min(x),max(x),100);
y_fit = beta(1) + beta(2)*x_fit;
plot(x_fit,y_fit,'r-')
xlabel('自变量')
ylabel('因变量')
legend('数据','拟合线')

% 输出结果
fprintf('回归系数：%.4f %.4f\n', beta(1), beta(2))
fprintf('R-squared：%.4f\n', stats(1))

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