MATLAB画图多元线性回归模型

你可以使用MATLAB中的`fitlm`函数来拟合多元线性回归模型，并使用`plotResiduals`函数来绘制相关图形。下面是一个示例代码：

% 创建数据集
x1 = randn(100,1);
x2 = randn(100,1);
y = 2*x1 + 3*x2 + randn(100,1);

% 拟合多元线性回归模型
X = [x1, x2];
model = fitlm(X, y);＊＊＊

相关问题

matlab多元线性回归作图代码

当使用MATLAB进行多元线性回归作图时，可以使用plot函数来绘制回归线和散点图。以下是一个示例代码：

% 假设有两个自变量x1和x2，一个因变量y
x1 = [1, 2, 3, 4, 5];
x2 = [2, 4, 6, 8, 10];
y = [3, 5, 7, 9, 11];

% 进行多元线性回归
X = [ones(length(x1),1), x1', x2']; % 构建设计矩阵
b = regress(y', X); % 使用regress函数进行回归

% 绘制散点图
scatter3(x1, x2, y, 'filled');
hold on;

% 绘制回归线
x1_range = min(x1):0.1:max(x1);
x2_range = min(x2):0.1:max(x2);
[X1, X2] = meshgrid(x1_range, x2_range);
Y = b(1) + b(2)*X1 + b(3)*X2;
surf(X1, X2, Y);

% 设置图形属性
xlabel('x1');
ylabel('x2');
zlabel('y');
title('Multiple Linear Regression');
colorbar;

% 相关问题：
% 1. 如何进行多元线性回归分析？
% 2. 如何使用MATLAB绘制散点图？
% 3. 如何使用MATLAB绘制三维图形？

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体情况进行修改和调整。

请给我一个多元线性回归的MATLAB分析案例以及代码

以下是一个多元线性回归的MATLAB分析案例，代码中使用了自带的“carsmall”数据集：

% 导入数据集
load carsmall

% 定义自变量和因变量
X = [Weight, Horsepower, Displacement];
Y = MPG;

% 拟合模型
mdl = fitlm(X,Y);

% 查看模型摘要
disp(mdl)

% 查看模型系数
disp(mdl.Coefficients)

% 作图
plotResiduals(mdl,'fitted')

运行以上代码，可以得到多元线性回归模型的摘要信息和系数，以及残差图。可以根据具体情况进一步进行分析和解释。