Matlab中的多元线性回归预测

多元线性回归是一种统计分析方法，用于建立多个自变量与一个因变量之间的关系模型。在Matlab中，可以使用多种方法进行多元线性回归预测。

一种常用的方法是使用Matlab中的regress函数。该函数可以通过最小二乘法拟合多元线性回归模型，并返回模型的系数、拟合优度等信息。具体使用方法如下：

% 假设有n个样本，p个自变量
X = [x1, x2, ..., xp]; % 自变量矩阵，每一列代表一个自变量
y = [y1, y2, ..., yn]; % 因变量向量

% 使用regress函数进行多元线性回归拟合
[b, bint, r, rint, stats] = regress(y, X);

% b为回归系数向量，每个元素对应一个自变量
% bint为回归系数的置信区间
% r为残差向量，表示观测值与拟合值之间的差异
% rint为残差的置信区间
% stats包含了回归模型的统计信息，如拟合优度等

多元线性回归预测可以应用于各种领域，例如金融、医学、市场营销等。在金融领域，可以使用多元线性回归预测股票价格、汇率等；在医学领域，可以使用多元线性回归预测疾病发展趋势、药物疗效等。

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