用线性多元回归方法分析实测值与模拟值，求线性多元回归方法的matlab程序代码。数据如下

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1。多元线性回归模型 4.2.1 其中，X1，X2，...... XM m个独立变量（即影响因素）;β0，β1，β2，...螺旋角βmm +1个整体回归参数（也称为回归系数）;ε是随机误差。 当研究人员通过实验（X1，X2，...，Xm的，Y）n组样本值？使用最小二乘法可以得到-4.2.1总体估计回归参数B0，B1，B2 ，...... BM，所以，多元线性回归模型的多元线性回归方程4.2.2到4.2.1。 （4.2.2） 2。任务回归分析多元回归分析，任务是用数理统计方法来估计值？和标准错误的回归参数4.2.2回归参数的假设检验，回归方程的每一个回归变量（自变量）来评估的作用大小，回归方程来预测因变量，得到的独立变量的控制。 3。标准化回归系数及其意义回归系数的信息提供双向和标准错误，可以直接使用（4.2.2）的检查;但是，为了是不太方便的回归系数，因为各bi的值由每个变量的单位。为便于比较，它是必要获得标准化回归系数，消除差异带来的仅由不同的单位。 集：与一般回归系数对应的标准化回归系数BI BI，（4.2.3） （4.2.3）SXI，SY，因为穷人的标准变量Xi和Y 值得注意的是：一般认为，标准化回归系数对应的自变量对因变量的绝对值较大的是更大的。但是，当自变量的相互关系，回归系数由其他独立变量在模型中，如果发生这种情况，必须采取谨慎的态度标准化回归系数的解释。当然，正确的方法是通过回归诊断（回归）的诊断，了解什么是严重的多重共线性（Multicoll inearity）之间的独立变量，因此，这是变量的四舍五入，所以保留下来之间的独立变量是独立的，彼此尽可能多。在这种情况下，使用标准化的回归系数，来解释，这是比较合适的。 4。的独立变量是定性变量的数目的方法提供了质的变量的第k级（如ABO血型系统有四个级别），并且如果，分别为1,2，...，K代表的k-日电平值，是不合理的。这意味着承认每个级别之间的时间间隔是相等的，其实质是认为这个因素对因变量的每个水平几乎相同的效果。 更合适的方法是引入一个K-1个虚拟变量（虚拟变量），每个虚拟变量的值是0或1。现在的ABO血型系统，例如，一个虚拟的变量。 当一个人的血型A，使X1 = 1，X2 = X3 = 0;当B型血的人，所以，X2 = 1，X1 = X3 = 0;当有人AB型血订购X3 = 1，X1 = X2 = 0;当O型血的人，所以X1 = X2 = X3 = 0。 因此，当其他自变量取特定值时，X1的回归系数b1的测量E（Y / A型血）-E（Y / O型血）的效果; X2回归系数b2 E提案（ Y / B型血）-E（Y / O型血）的影响;的X3回归系数B3量度标准E（Y / AB型血）-E（Y / O型血）的效果。 O型血的区别的B1，B2，B3更加客观地反映A，B，AB型血的区别。 [帮助] E（Y / *）条件下的预期值的变量Y（即理论上的平均值）确定的“*”代表。 5。变量筛选研究人员选取的所有参数的专业知识和经验的基础上对因变量的影响是不是一个显着的的筛选变量回归分析，这个问题不能被避免。然而，在本章第3节的筛选变量的方法很多，其中率先推出的最常见的一种变量筛选法──逐步滤波方法。 从无到有，模型变量的值（选定的变量进入方程显着水平）根据的F统计SLENTRY的变量，以确定是否选定的模型选入变量时，根据的F统计SLSTAY的值（剔除掉方程显著水准中的变量）除去各??种重要的变量和等等。因此，除非有可以选择任何变量，变量不能被删除或只是从选定的变量的变量，停了一步一步的筛选过程。 SAS软件运方法，关键语句： MODEL Y = A系列的独立变量/选择= STEPWISE SLE = P1 SLS = P2; 特定的应用程序，P1，P2之间的一个值0和1。