如何在MATLAB中实现一元线性回归分析，并进行显著性检验？请结合《MATLAB回归分析实战：建立与解读经验公式》一书提供步骤和示例。

在MATLAB中实施一元线性回归分析，首先需要理解回归分析的基础概念以及最小二乘法的原理。《MATLAB回归分析实战：建立与解读经验公式》一书详细介绍了这些基础知识，并提供了从理论到实践的具体操作指南。

参考资源链接：[MATLAB回归分析实战：建立与解读经验公式](https://wenku.csdn.net/doc/56fxunjrah?spm=1055.2569.3001.10343)

为了在MATLAB中建立一元线性回归模型，你需要先导入数据集，并绘制散点图来观察变量间的关系。接着，使用内置函数fitlm或手动计算回归系数来拟合数据。例如，假设你有一组职工工资总额和社会商品零售总额的数据，可以使用以下步骤进行回归分析：
步骤1：导入数据并绘制散点图。
步骤2：计算相关系数以判断变量间关系。
步骤3：计算回归系数。
步骤4：利用最小二乘法估计参数\(\hat{\beta}_1\)和\(\hat{\beta}_0\)。
步骤5：使用回归模型对数据进行拟合，并绘制拟合线。
步骤6：进行显著性检验，如t检验，以验证模型的统计显著性。
步骤7：利用模型进行预测。
在进行显著性检验时，需要查看回归系数的p值。如果p值小于显著性水平（通常为0.05），则拒绝原假设，认为回归系数显著不为零，模型有效。
通过上述步骤，你不仅能够建立一元线性回归模型，还可以验证模型的显著性和可靠性，为后续的数据预测打下坚实基础。为了深入理解整个过程，以及如何在MATLAB环境中具体操作，强烈建议阅读《MATLAB回归分析实战：建立与解读经验公式》。这本书不仅涵盖了上述问题的答案，还提供了更多高级技巧和案例，帮助你更全面地掌握MATLAB在数据分析和回归分析方面的应用。

参考资源链接：[MATLAB回归分析实战：建立与解读经验公式](https://wenku.csdn.net/doc/56fxunjrah?spm=1055.2569.3001.10343)