最近在学习数据分析时，我用到了多元线性回归模型来预测数据趋势。简单来说，多元线性回归就是研究多个自变量与一个因变量之间线性关系的方法。为了方便自己以后使用，特意整理了一份MATLAB代码，分享给大家！💡

首先，我们需要准备好数据集。我的数据来自一个简单的销售分析案例，包含商品价格、广告投入和销量等信息（如下）。👇

```plaintext

价格：[10, 15, 12, 8, 16]

广告投入：[50, 70, 60, 40, 80]

销量：[200, 300, 250, 180, 350]

```

接着，在MATLAB中导入这些数据后，利用`fitlm()`函数建立模型。代码如下：

```matlab

X = [ones(5,1), price, advertisement]; % 构建设计矩阵

model = fitlm(X, sales); % 建立多元线性回归模型

disp(model);

```

运行后，我们得到了模型参数和统计结果。模型表达式为：

销量 = a × 价格 + b × 广告投入 + c

通过调整系数a、b和常量c，可以更好地预测未来销量。🎯

希望这份代码能帮到有需要的朋友！如果你也用过类似方法，欢迎留言交流哦～💬