请问你可以帮我写一份matlab代码，关于线性回归分析穷举法的吗

当然可以，下面是一个简单的线性回归分析穷举法的 Matlab 代码示例：

% 设置样本数据
x = [1 2 3 4 5];
y = [5 7 9 11 13];

% 定义变量
n = length(x);  % 样本数量
a = 0;          % 截距的初值
b = 0;          % 斜率的初值
min_error = inf; % 初始误差为无穷大

% 穷举法
for i = -100:0.1:100 % 穷举截距
    for j = -100:0.1:100 % 穷举斜率
        error = sum((y - i - j * x).^2); % 计算误差
        if error < min_error % 如果误差更小
            min_error = error; % 更新最小误差
            a = i; % 更新截距
            b = j; % 更新斜率
        end
    end
end

% 输出结果
fprintf('截距 a = %.2f\n', a);
fprintf('斜率 b = %.2f\n', b);
fprintf('最小误差 = %.2f\n', min_error);

% 绘图
plot(x, y, 'o');
hold on;
plot(x, a + b * x);
xlabel('x');
ylabel('y');
legend('样本数据', '最小二乘线');

这段代码首先设置了样本数据，然后使用两个 for 循环对截距和斜率进行穷举。对于每个截距和斜率的组合，计算其在样本数据下的误差。如果这个误差比之前的误差更小，就更新最小误差、截距和斜率。最后输出结果并绘制最小二乘线。

需要注意的是，穷举法的时间复杂度非常高，因此只适用于样本数据量很小的情况。在实际应用中，通常使用更高效的算法，如梯度下降法、牛顿法等。