生成一段matlab代码可以实现多元线性回归模型

可以这样：X = [x1 x2 ... xn]; % 设置自变量
Y = [y1 y2 ... ym]; % 设置因变量
b = (X'*X)^(-1)*X'*Y; % 计算多元线性回归模型的参数
y_hat = X*b; % 计算多元线性回归的预测值

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生成一段matlab代码可以实现多元线性回归模型并且画出自变量和因变量之间的关联图

matlab代码如下：x = [1,2,3,4,5]; %自变量
y = [5,7,9,11,13]; %因变量
[b, bint, r, rint, stats] = regress(y', [ones(length(x),1), x']); %多元线性回归模型
scatter(x,y); %画出自变量和因变量之间的关联图
hold on
plot(x, b(1) + b(2)*x);

给我一段matlab多元线性回归代码

以下是一个简单的 Matlab 多元线性回归代码示例：

% 生成示例数据
x1 = [1; 2; 3; 4; 5];
x2 = [3; 5; 7; 9; 11];
y = [10; 20; 30; 40; 50];

% 构建设计矩阵
X = [ones(length(x1),1) x1 x2];

% 计算最小二乘估计
beta = (X' * X) \ (X' * y);

% 输出结果
fprintf('beta0 = %f\n', beta(1));
fprintf('beta1 = %f\n', beta(2));
fprintf('beta2 = %f\n', beta(3));

这段代码生成了两个自变量 x1 和 x2，以及一个因变量 y。然后，它将这些变量组合成一个设计矩阵 X。最后，它使用最小二乘法计算出多元线性回归模型的系数 beta，并输出结果。