matlab多元回归模型预测

在MATLAB中，可以使用fitlm函数创建多元线性回归模型。然后，使用该模型来预测新的观测值。

以下是一个示例代码：

假设我们有一个包含两个预测变量x1和x2以及一个响应变量y的数据集data。我们希望创建一个多元线性回归模型，并使用该模型预测新的观测值。

% 创建数据集
x1 = [1 2 3 4 5]';
x2 = [2 4 6 8 10]';
y = [5 10 15 20 25]';
data = table(x1,x2,y);

% 创建多元线性回归模型
lm = fitlm(data,'y ~ x1 + x2');

% 预测新的观测值
new_x1 = 6;
new_x2 = 12;
new_y = predict(lm,[new_x1,new_x2]);

disp(['预测的响应变量值为：',num2str(new_y)]);

在这个例子中，我们首先创建了一个包含3个变量的数据集（x1，x2和y）。然后，使用fitlm函数创建一个多元线性回归模型lm。最后，我们使用predict函数对新的观测值进行预测，并输出预测的响应变量值。

请注意，这只是一个简单的示例。在实际应用中，您需要仔细选择预测变量，并对模型进行适当的评估和验证。