在MatLab R2016b中，如何使用Statistics and Machine Learning Toolbox™ 进行多元线性回归分析？请提供详细的步骤和代码示例。

MatLab R2016b提供了强大的Statistics and Machine Learning Toolbox™，它包含了多元线性回归分析的功能。为了帮助你有效地进行多元线性回归分析，建议参考《2016年MatLab官方机器学习与统计指南》。这份权威指南提供了关于如何使用MatLab进行统计分析和机器学习的详细指导，其中就包括了多元线性回归的相关内容。

参考资源链接：[2016年MatLab官方机器学习与统计指南](https://wenku.csdn.net/doc/883i6eofrs?spm=1055.2569.3001.10343)

在MatLab中，多元线性回归可以通过fitlm函数来实现。这个函数可以拟合一个线性模型，并返回一个LinearModel对象，该对象包含了模型的详细信息以及进行预测、统计检验等功能。以下是使用fitlm函数进行多元线性回归的步骤和代码示例：

第一步：准备数据。你需要有一个响应变量（因变量）和一组预测变量（自变量）。假设你已经有了一个数据集，其中y是响应变量，X1, X2, ..., Xn是预测变量。

第二步：使用fitlm函数拟合模型。你可以使用以下代码来完成这个操作：

    % 假设data是一个包含y和X1到Xn的表格或矩阵
    lm = fitlm(data);

第三步：分析模型结果。拟合完成后，你可以查看模型的统计摘要、系数估计、拟合优度等信息。例如，你可以使用以下命令来获取模型的摘要：

    disp(lm);

第四步：进行预测和诊断。如果需要对新的数据集进行预测，或者对模型的假设进行检验，你可以使用相关的方法和属性。例如，使用predict函数进行预测：

    % 假设newdata是一个包含X1到Xn的新数据集
    newpredictions = predict(lm, newdata);

通过以上步骤，你将能够利用MatLab R2016b进行多元线性回归分析，并对结果进行深入的理解和应用。为了进一步加深对多元线性回归的理解，并掌握更多高级技术，建议你查阅《2016年MatLab官方机器学习与统计指南》。这份资料不仅能够帮助你解决当前的问题，还会为你提供更全面的机器学习和统计学知识，让你在数据科学的道路上越走越远。

参考资源链接：[2016年MatLab官方机器学习与统计指南](https://wenku.csdn.net/doc/883i6eofrs?spm=1055.2569.3001.10343)