我对MATLAB的经验很少,而且我正在尝试开发一种生物阻抗测量系统。我打算使用MATLAB函数mvregress来获得体脂肪的回归方程。
根据这个article,身体脂肪,电压,年龄和体重的已知值被传递给函数mvregress,函数mvregress输出系数向量,该系数对自变量(年龄,体重和电压)进行加权。为了与收集的因变量(体脂肪)紧密匹配。为简单起见,使用ADC输入值代替原始电压。
我的问题是,以实际的方式,我如何得到一个类似于此的等式(在上面提到的文章中获得):
男性:body_fat = 0.0923 *体重+ 0.1605 *年龄 - 0.0263 *电压
女性:body_fat = 0.1871 *体重+ 0.5800 *年龄 - 0.0920 *电压
使用函数mvregress从身体脂肪,电压(十进制值),年龄和体重的值。我阅读了mvregress文档,但我无法理解。
谢谢。
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根据我的评论,我认为您需要多元线性回归,而不是多元线性回归。因此,您应该尝试LinearModel.fit
而不是mvregress
。
如果您的数据包含变量weight
,age
,volt
和fat
(并确保变量都是列,而不是行),那么以下内容应该为您提供以下内容:
mdl = LinearModel.fit([weight, age, volt], fat, 'Intercept',false)