在 MATLAB 中，使用 fitlm 函数求回归系数。步骤包括：加载数据、指定因变量和自变量、拟合线性模型，再提取回归系数。回归系数衡量自变量对因变量的影响程度，显著性由 t 统计量和 p 值判断。
如何用 MATLAB 求回归系数
介绍
回归分析是一种统计方法，用于确定因变量与一个或多个自变量之间的关系。回归系数衡量自变量对因变量的影响程度。
MATLAB 中的回归系数
在 MATLAB 中，可以使用 fitlm 函数来求回归系数。
步骤
- 加载数据。
- 指定因变量和自变量。
- 拟合线性模型。
- 提取回归系数。
示例
假设您有一个数据表，其中包含以下列：
盛世企业网站管理系统1.1.2
下载
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-
y：因变量 -
x1：第一个自变量 -
x2：第二个自变量
MATLAB 代码
% 加载数据
data = load('data.csv');
% 指定因变量和自变量
y = data.y;
X = [data.x1, data.x2];
% 拟合线性模型
model = fitlm(X, y);
% 提取回归系数
coefficients = model.Coefficients;输出coefficients 变量是一个表，其中包含以下列：
-
Estimate：回归系数 -
tStat：t 统计量 -
pValue：p 值
解读结果
-
Estimate列中的值表示回归系数。 -
tStat列中的值表示 t 统计量，用于评估回归系数是否显著。 -
pValue列中的值表示 p 值，用于确定回归系数是否显著。
通过检查这些值，您可以确定自变量对因变量的影响程度以及这些影响是否显著。
