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)