多元线性回归matlab程序

以下是一个多元线性回归的 MATLAB 程序示例：

% 多元线性回归示例

% 输入数据
X = [1 3 5 7 9; 2 4 6 8 10]'; % 自变量矩阵，每行为一个样本的特征向量
y = [4 8 12 16 20]'; % 因变量向量

% 添加偏置项
X = [ones(size(X,1),1) X];

% 计算回归系数
beta = inv(X' * X) * X' * y;

% 打印回归系数
disp('回归系数:');
disp(beta);

% 预测
X_test = [3 6; 4 7]; % 测试数据的特征向量
X_test = [ones(size(X_test,1),1) X_test]; % 添加偏置项
y_pred = X_test * beta; % 预测结果

% 打印预测结果
disp('预测结果:');
disp(y_pred);

在这个示例中，我们使用了两个自变量和一个因变量。首先，我们将输入数据 `X` 和 `y` 定义为矩阵或向量。然后，我们在自变量矩阵 `X` 的第一列添加了一个全为 1 的列，以表示偏置项。接下来，我们使用最小二乘法通过求解正规方程式来计算回归系数 `beta`。最后，我们使用得到的回归系数预测新的测试数据 `X_test` 的因变量 `y_pred`。

请注意，这只是一个简单的示例，实际中可能需要对数据进行预处理、特征选择等。另外，还可以使用更高级的工具箱或函数来进行多元线性回归分析，如 `regress` 函数等。