matlab fitlm,拟合线性回归模型

具有分类预测变量的模型

加载 carsmall 数据集，并创建 MPG 的线性回归模型作为 Model_Year 的函数。要将数值向量 Model_Year 视为分类变量，请使用 'CategoricalVars' 名称-值对组参数标识预测变量。

load carsmall

mdl = fitlm(Model_Year,MPG,'CategoricalVars',1,'VarNames',{'Model_Year','MPG'})

mdl =

Linear regression model:

MPG ~ 1 + Model_Year

Estimated Coefficients:

Estimate SE tStat pValue

________ ______ ______ __________

(Intercept) 17.69 1.0328 17.127 3.2371e-30

Model_Year_76 3.8839 1.4059 2.7625 0.0069402

Model_Year_82 14.02 1.4369 9.7571 8.2164e-16

Number of observations: 94, Error degrees of freedom: 91

Root Mean Squared Error: 5.56

R-squared: 0.531, Adjusted R-Squared: 0.521

F-statistic vs. constant model: 51.6, p-value = 1.07e-15

显示信息的模型公式 MPG ~ 1 + Model_Year 对应于

MPG=β0+β1ΙYear=76+β2ΙYear=82+ϵ，

其中，ΙYear=76 和 ΙYear=82 是指示变量，如果 Model_Year 的值分别为 76 和 82，则其值为 1。Model_Yea