Линейная регрессия для уравнений в области жира (MATLAB)

Question

У меня очень мало опыта с MATLAB, и я пытаюсь разработать систему измерения биоимпеданса. Я намерен использовать функцию MATLAB mvregress для получения уравнения регрессии для жировых отложений.

В соответствии с этим article известные значения жира, напряжения, возраста и веса тела передавались функции mvregress, которая выводит вектор коэффициентов, которые взвешивают независимые переменные (возраст, вес и напряжение), чтобы соответствуют собранной зависимой переменной (жир тела). Для простоты входное значение АЦП использовалось вместо необработанного напряжения.

Мой вопрос, на практике, как можно получить уравнение, аналогичное этому (полученное в упомянутой выше статье):

кобелей: body_fat = 0,0923 * вес + 0,1605 * возраст - 0,0263 * напряжение

Женщины: body_fat = 0,1871 * вес + 0,5800 * возраст - 0,0920 * напряжения

Из значений жира тела, напряжения (десятичное значение), возраста и веса, с помощью функции mvregress. Я прочитал документацию mvregress, но я не мог понять.

спасибо.

Answer 1

Следуя моему замечанию, я думаю, что вам нужна множественная линейная регрессия, а не многомерная линейная регрессия. В качестве такового вы должны попробовать LinearModel.fit, а не mvregress.

Если у вас есть данные в переменных weight, age, volt и fat (и убедитесь, что переменные являются все столбцы, а не строки), то следующий должен дать вам то, что вы после:

mdl = LinearModel.fit([weight, age, volt], fat, 'Intercept',false)