用matlab写一段多元线性回归

假设我们有三个因变量x1、x2和x3，以及一个自变量y，我们可以使用多元线性回归来预测x1、x2和x3的值。

假设我们有以下数据：

x1 = [1, 2, 3, 4, 5];
x2 = [2, 4, 6, 8, 10];
x3 = [3, 6, 9, 12, 15];
y = [7, 10, 13, 16, 19];

我们可以使用matlab中的regress函数来进行多元线性回归，并得到回归系数和截距：

X = [x1', x2', x3'];
[b, bint, r, rint, stats] = regress(y', X);

回归系数b是一个向量，其中每个元素表示对应自变量的影响。截距b(4)表示y的影响，而b(1)、b(2)和b(3)分别表示x1、x2和x3的影响。

我们可以使用regress函数返回的其他值来评估回归模型的质量，例如残差r和统计信息stats。

完整的代码如下：

x1 = [1, 2, 3, 4, 5];
x2 = [2, 4, 6, 8, 10];
x3 = [3, 6, 9, 12, 15];
y = [7, 10, 13, 16, 19];

X = [x1', x2', x3'];
[b, bint, r, rint, stats] = regress(y', X);

disp(['Regression coefficients: ', num2str(b')]);
disp(['Regression intercept: ', num2str(b(4))]);
disp(['Residuals: ', num2str(r')]);
disp(['Statistics: ', num2str(stats')]);