多元线性拟合代码fortran

多元线性拟合（Multiple Linear Regression）是一种统计分析方法，用于研究多个自变量与一个因变量之间的关系。Fortran是一种面向科学计算和工程计算的编程语言，在多元线性拟合中也可以用Fortran编写代码实现。

在Fortran中，可以使用矩阵运算和最小二乘法来进行多元线性拟合。以下是一个示例代码：

program multiple_linear_regression
  implicit none
  
  integer :: n, m, i, j
  real, allocatable :: x(:,:), y(:), beta(:), x_trans(:,:), A(:,:), A_inv(:,:)
  real :: sum_x, sum_y
  
  ! 输入数据大小
  n = 10   ! 样本数量
  m = 3    ! 自变量数量
  
  ! 分配数组空间
  allocate(x(n, m), y(n), beta(m), x_trans(m, n), A(m, m), A_inv(m, m))
  
  ! 输入样本数据和因变量数据
  write(*,*) "请输入自变量和因变量的数据："
  do i = 1, n
    do j = 1, m
      read(*,*) x(i, j)
    end do
    read(*,*) y(i)
  end do
  
  ! 计算自变量矩阵的转置
  do i = 1, m
    do j = 1, n
      x_trans(i, j) = x(j, i)
    end do
  end do
  
  ! 计算A矩阵（A = X^T * X）
  do i = 1, m
    do j = 1, m
      A(i, j) = sum(x_trans(i, :) * x(:, j))
    end do
  end do
  
  ! 计算A矩阵的逆（A_inv = inv(A)）
  A_inv = inverse(A)
  
  ! 计算beta向量（beta = inv(A) * X^T * y）
  do i = 1, m
    beta(i) = sum(A_inv(i, :) * (x_trans * y))
  end do
  
  ! 输出拟合结果
  write(*,*) "拟合结果："
  do i = 1, m
    write(*,*) "beta(", i, ") = ", beta(i)
  end do
  
contains
  
  ! 计算矩阵的逆（使用高斯-约旦消元法）
  function inverse(A) result(A_inv)
    real, intent(in) :: A(:,:)
    real :: A_inv(:,:)
    ! ... 在这里实现计算矩阵逆的代码 ...
  end function inverse

  ! 计算向量的内积
  function sum(u) result(s)
    real, intent(in) :: u(:)
    real :: s
    ! ... 在这里实现计算向量内积的代码 ...
  end function sum
  
end program multiple_linear_regression

上述代码实现了多元线性拟合的关键步骤，包括输入样本数据、计算自变量矩阵的转置、计算A矩阵、计算A矩阵的逆、计算beta向量，并输出拟合结果。其中，`inverse`函数用于计算矩阵的逆，`sum`函数用于计算向量的内积。

以上是一个简单的多元线性拟合代码示例，可以根据具体需求进行修改和扩展。在实际使用时，还需要考虑数据预处理、模型评估等问题。