Matlab一秒搞定多元线性回归，包括方程，r值，因素主次

这个视频给大家分享一下，我用Matlab来做多元线性回归，一个案例数据，一个函数代码，一个运行代码。函数代码不需要做任何更改。

首先来看一下案例数据，案例数据一共是五十四个数据，第一列就是它的顺序，从第二列开始是它的自变量，我这边是四个自变量，最后一列y是它的因变量。

大家在替换成自己数据的时候，第一列不需要改它，因为我在识别数据的时候自动把第一列划分成了顺序，就从第二列开始放自己的自变量，最后一列放因变量就行了。比方说有五个的就把这个替换成x5f，接着往后面放就行了。如果五十四个比五十四个多的就接着往后面加，如果比五十四个小的就把多余的删除掉就行了，就把这个替换成自己的数据。

第一行的说明也不需要改它，我在Matlab代码里面是自动把第一行给它剔除掉的。运行代码简单给大家讲一下，这里面其实没有什么需要大家更改的内容，只需要把更改这个表格替换到这个表格里面就行了。

但为了方便大家理解，我还是讲一下运行代码。首先一开始就是读一下Excel的数据，读了之后自动识别的第一列是样品编号，第二列到倒数第二列，最后一列是因变量。

然后执行多元线性回归函数代码，把统计结果给它提取出来，统计结果里面有方差分析以及有标准化偏回归系数，还有相关系数r。把多元线性回归方程给它写出来，然后把因素的主次根据标准化的偏回归系数得到。

然后创建了一个TXT的文件，保存了多元线性回归方程，然后因素的主次标准化之后的偏回归系数，然后将方差分析的结果保存到了Excel文件中。

运行一下看一下，运行完了之后得到的结果保存在当前目录下，主要是两个。

·第一个就是TXT的格式，打开它就是多元线性回归的方程，多项式回归方程的r值，因素的主次是按顺序排的，因素3是最主要的，因素2最不重要的是因素4，这是跟标准化偏回归系数得到的，还有一个方差分析的结果。

·方差来源分别是四个因素，还有回归方程的X1和到X3都是高度显著的，X4是不显著的，跟刚才的标准化的偏回归系数得到的因素的主次是一致的。

·建立的这个方程也是高度显著的，就通过这个，大家只需要更改这个数据，一下子就能得到多元线性回归方程，r值，因素的主次，标准化的偏回归系数以及方差分析。

需要我原始数据和代码的同学，直接在评论区留下你的邮箱就行了。把因素的主次根据标准化的篇回归系数得到。

创建了一个t x t 的文件，保存了多元线回归方程值，因素的主次标准化之后的篇回归系数是，将方差分析的结果保存到了excel文件中，运行一下，运行完了之后得到的结果保存在当前目录下。

主要是两个，第一个就是t x t 的格式，打开它就是断线已回归的方程，断线回归方程的值因数的主次是按顺序排的，因数三是最主要的，因数二、因数一最不重要的是因数四，这是跟天回归系数得到的。

还有一个方差分析的结果，来源分别是四个因数，还有回归方程的发现x1和到x3都是高度显著的，x4是不显著的，跟刚才的标准化的篇回归系数得到的因素的主次是一致的，建立的方程也是高度显著的。

分享就到这边，通过这个只需要更改一个数据一下子就能得到多元线回归方程，拉直因素的主次、标准化的篇回归系数以及和它分析，需要原始数据和代码的同学直接在评论区留下邮箱就行了。