电镀MTO不同阶段的值（1、2、3、4、5），变量为温度，时间，药水PH值，药水浓度，产品检测出膜厚，磷含量，随着MTO的变化，推荐变量，使产品检测出的膜厚跟磷含量在范围内。请给出c#的多元线性回归算法

在C#中，可以使用多种方法来实现多元线性回归算法。下面是一个示例使用最小二乘法的C#代码：

using System;
using MathNet.Numerics.LinearAlgebra;

class LinearRegression
{
    static void Main()
    {
        // 定义训练数据
        double[][] inputs = {
            new double[] { 1, 2, 3, 4, 5 },    // 第一个阶段的值
            new double[] { 6, 7, 8, 9, 10 },   // 第二个阶段的值
            new double[] { 11, 12, 13, 14, 15 },   // 第三个阶段的值
            // 其他阶段的值...
        };

        double[] outputs = { 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9 };   // 对应的产品检测出的膜厚或磷含量

        // 构建设计矩阵
        Matrix<double> X = Matrix<double>.Build.DenseOfRowArrays(inputs);

        // 构建输出向量
        Vector<double> y = Vector<double>.Build.Dense(outputs);

        // 计算回归系数
        Vector<double> coefficients = X.TransposeAndMultiply(X).Inverse().Multiply(X.Transpose()).Multiply(y);

        // 打印回归系数
        Console.WriteLine("回归系数:");
        for (int i = 0; i < coefficients.Count; i++)
        {
            Console.WriteLine($"变量{i + 1}: {coefficients[i]}");
        }
    }
}

请注意，上述示例中使用了MathNet.Numerics库来进行矩阵和向量的计算。你可以使用NuGet包管理器或手动下载该库。此外，你还可以使用其他库或自己实现多元线性回归算法。