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Ajustar un modelo de regresión lineal

Este ejemplo muestra cómo ajustar un modelo de regresión lineal para datos en su canal ThingSpeak™ y calcular los coeficientes de regresión en los datos.

Leer datos de la estación meteorológica ThingSpeak Channel

El canal ThingSpeak 12397 contiene datos de la estación meteorológica MathWorks®, ubicada en Natick, Massachusetts. Los datos se recopilan una vez cada minuto. Los campos 3 y 4 contienen datos de humedad y temperatura, respectivamente. Lea los datos del último día del canal 12397 usando el thingSpeakRead función.

data = thingSpeakRead(12397,'NumDays',1,'Fields',[3 4],'outputFormat','table');

Calcular modelo de regresión lineal

Describir la relación lineal entre una respuesta (humedad) y uno o más términos predictivos (temperatura). Por ejemplo, 'Humedad ~ 1 + TemperaturaF' describe un modelo lineal de dos variables que relaciona la humedad con la temperatura junto con una intersección.

mdl = fitlm(data, 'Humidity~TemperatureF')
mdl = 


Linear regression model:
    Humidity ~ 1 + TemperatureF

Estimated Coefficients:
                    Estimate       SE        tStat       pValue   
                    ________    ________    _______    ___________

    (Intercept)       49.448      1.7916       27.6    2.1811e-134
    TemperatureF    0.038851    0.045941    0.84567        0.39788


Number of observations: 1410, Error degrees of freedom: 1408
Root Mean Squared Error: 4.39
R-squared: 0.000508,  Adjusted R-Squared: -0.000202
F-statistic vs. constant model: 0.715, p-value = 0.398

Los valores muestran los coeficientes de regresión estimados para el modelo lineal junto con otros parámetros estadísticos.

Consulte también

Funciones