MVRegressToolbox：MATLAB多变量回归参数估计与特征分析工具箱

资 源 简 介

MVRegressToolbox 是MATLAB环境下的多变量回归分析工具箱，支持线性、多项式、岭回归等多种模型的参数估计与特征值计算，为科研与工程数据分析提供高效解决方案。

详 情 说 明

MVRegressToolbox - 多变量回归参数估计与特征分析工具箱

项目介绍

MVRegressToolbox 是一个专门用于多变量回归模型建立与分析的MATLAB工具箱。该工具箱集成了多种先进的回归分析技术，提供从参数估计到模型诊断的完整解决方案。通过最小二乘估计、奇异值分解和正则化等技术，助力用户高效完成回归建模与特征分析任务。

功能特性

• 多元回归模型支持：线性回归、多项式回归、岭回归等多种模型
• 特征值分析：全面分析特征向量、特征值分布和矩阵条件数
• 模型诊断工具：残差分析、多重共线性检测（VIF）、拟合优度评估
• 可视化展示：散点拟合图、残差分布图、特征值谱等直观图形输出

使用方法

1. 准备数据：导入自变量矩阵（m×n）和因变量向量（m×1）
2. 配置参数：设置回归类型、正则化参数λ、多项式阶数等选项
3. 执行分析：运行主程序获取参数估计和诊断结果
4. 结果解读：查看回归系数、R²统计量、条件数等指标及可视化图形

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学工具箱
• 仅需基础MATLAB环境，无第三方依赖

文件说明

主程序整合了工具箱的核心功能，实现了数据加载与预处理、多种回归算法的参数估计计算、特征值分解与条件数分析、模型诊断指标生成以及结果可视化展示等完整分析流程。该程序通过模块化设计确保各功能组件协同工作，为用户提供一体化的回归分析体验。