使用MATLAB进行数据的线性回归

最新推荐文章于 2023-10-08 09:48:55 发布
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这篇博客介绍了如何在MATLAB中进行线性回归分析，包括数据准备、散点图绘制、计算回归系数、绘制回归线以及评估模型。通过五个步骤详细阐述了线性回归的实现过程，并提供了完整的源代码。

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线性回归是一种常用的统计分析方法，用于建立输入变量（自变量）与输出变量（因变量）之间的线性关系模型。在MATLAB中，我们可以使用内置的函数和工具箱来实现数据的线性回归分析。本文将介绍如何使用MATLAB进行数据的线性回归，并提供相应的源代码。

步骤1：准备数据
首先，我们需要准备用于线性回归分析的数据。假设我们有一个包含自变量X和因变量Y的数据集。可以将这些数据存储在MATLAB的变量中，例如X和Y。

步骤2：绘制散点图
在进行线性回归之前，通常会绘制自变量和因变量之间的散点图，以便观察它们之间的关系。在MATLAB中，可以使用scatter函数来绘制散点图。

scatter(X, Y)
xlabel('自变量 X')
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dengpan1889的博客
08-06 899
1.调用函数regress(Y,X,alpha)，plpha是置信度，如果直接用regress(Y,X)则默认置信度为0.05，Y是一个 的列向量，X是一个 的矩阵，其中第一列是全1向量。 2.函数返回值及意义 b 回归系数，是一个一维向量，第一个是回归方程的常数b0 bint 回归系数的置信区间，是一个2列的矩阵 r 残差 rint 残差置信区间，是一个2列的矩阵 s...
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doc regress     B = regress(Y,X) [B,BINT] = regress(Y,X)[B,BINT,R] = regress(Y,X)[B,BINT,R,RINT] = regress(Y,X)B,BINT,R,RINT,STATS] = regress(Y,X)[...] = regress(Y,X,ALPHA) 参数解释： B：回归系数，是
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使用梯度下降法实现线性回归 使用数据如下： Year x = [2000, 2001, 2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008,2009, 2010, 2011, 2012, 2013] Price y = [2.000, 2.500, 2.900, 3.147, 4.515, 4.903, 5.365, 5.704,6.853, 7.971, 8.561, 10.000, 11.280, 12.900]
基于MATLAB的简单线性回归详解
Rocky006的博客
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常见的例子包括：预测价格（房屋、股票等）、预测住院时间（针对住院病人等）、 预测需求（零售销量等）。3 个变量时（三维空间），线性关系就是一个平面，4 个变量时（四维空间），线性关系就是一个体，以此类推…在简单线性回归的情况下，第一个系数表示直线的斜率，第二个系数表示 y 轴截距。该数据应包含两个变量：自变量（通常表示为“x”）和因变量（通常表示为“y”）。现在有了斜率和截距值，可以在散点图上绘制回归线，以可视化它与数据的拟合程度。线性回归是一种广泛使用的统计技术，用于理解和建模变量之间的关系。
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