MATLAB多元线性回归数据预测分析系统

资 源 简 介

基于MATLAB开发的多元线性回归分析工具，支持多变量数据导入、自动建模与统计检验，提供预测结果和可视化图表，适用于经济预测与数据分析场景。

详 情 说 明

基于多元线性回归的数据预测分析系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB平台开发的多元线性回归预测分析系统，旨在为用户提供一套完整的数据建模与预测解决方案。系统通过最小二乘法构建回归模型，支持全面的统计检验和可视化分析，适用于经济预测、科学研究、商业分析等多个领域的连续型数据预测场景。

功能特性

• 数据预处理：支持Excel/CSV格式数据导入，提供缺失值处理和数据标准化功能
• 模型训练：采用多元线性回归算法，自动计算回归系数和统计指标
• 统计检验：包含R²判定系数、F检验（模型显著性）、t检验（变量显著性）等回归诊断
• 预测评估：支持测试集预测，生成残差分析和模型性能报告
• 可视化输出：提供三维散点拟合图（双自变量）、残差分布图、Q-Q图等专业图表
• 结果导出：所有分析结果和图表均可导出为多种格式文件

使用方法

1. 数据准备：准备自变量矩阵（m×n）和因变量向量（m×1）的Excel/CSV文件
2. 模型训练：运行系统后选择数据文件，系统自动完成回归模型构建
3. 结果分析：查看回归系数表、模型评估报告和统计检验结果
4. 预测应用：输入待预测样本特征数据，获取预测值向量
5. 可视化诊断：通过残差分析图和三维拟合图评估模型适用性
6. 结果导出：将关键结果和图表导出保存以供后续使用

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2018b或更高版本
• 必要工具箱：Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存建议：至少4GB RAM（大型数据集需8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了系统的完整工作流程，实现了从数据加载、预处理到模型构建、统计检验、预测分析及结果可视化的全链路功能。具体包含数据接口管理、回归算法核心计算、多维度诊断评估、图形化结果展示以及导出文件生成等核心模块，为用户提供一站式的多元线性回归分析解决方案。