基于MATLAB的多元线性回归分析系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现多元线性回归分析，集成了数据预处理、参数估计及模型验证功能。依托MATLAB统计工具箱，能够高效处理多维数据并生成精确的回归模型。

详 情 说 明

基于MATLAB的多元线性回归分析系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB平台开发的多元线性回归分析系统，专注于数值计算和统计分析。系统充分利用MATLAB统计工具箱的强大功能，实现对多维数据的完整回归分析流程。该系统包含数据预处理、回归建模和结果可视化三大核心模块，能够自动计算关键统计指标并生成专业分析报告。

功能特性

• 完整分析流程：涵盖数据预处理、模型建立、参数估计和模型验证全过程
• 专业统计指标：自动计算回归系数、拟合优度R²、置信区间、方差分析表等
• 可视化输出：生成拟合效果图、残差分析图、预测区间图等专业图表
• 灵活参数配置：支持自定义置信水平参数（默认0.95）
• 自动化报告：一键生成包含所有关键统计结果的分析报告

使用方法

1. 准备数据：准备样本观测值矩阵，包含因变量和多个自变量数据
2. 输入参数：可选的变量名称和置信水平参数（如不指定则使用默认值）
3. 运行分析：执行主程序开始回归分析
4. 查看结果：系统将输出回归系数估计值、拟合优度、残差序列等统计指标
5. 分析图表：查看自动生成的拟合效果图和预测区间图等可视化结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 推荐内存：4GB以上
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心控制逻辑，负责整合数据预处理、回归建模和结果输出三大功能模块。其主要能力包括：读取和验证输入数据矩阵，执行多元线性回归算法计算，调用统计工具箱函数进行参数估计，生成方差分析表和置信区间统计结果，以及控制各类可视化图表的绘制和结果显示。该文件作为系统入口，协调各功能模块协同工作，确保分析流程的完整性和结果输出的准确性。