用Matlab做ols估计的代码怎么写

在MATLAB中，可以使用内置的`fitlm`函数来进行线性回归（OLS，Ordinary Least Squares），也称为最小二乘法。下面是一个简单的例子，展示如何用MATLAB编写代码进行OLS估计：

% 假设我们有数据在两个变量x和y中
% x的数据
x = [your_data_vector_1; your_data_vector_2]; % 替换为实际的数据向量

% y的数据
y = [your_data_values]; % 替换为实际的目标值向量

% 创建一个模型对象并进行拟合
model = fitlm(x, y); 

% 输出回归系数和截距
beta = model.Coefficients.Estimate;
intercept = model.Intercept;

% 打印结果
disp(['斜率（β）：', num2str(beta(1))]);
disp(['截距：', num2str(intercept)]);

% 获取残差
residuals = model.Residuals.Raw;

% 可视化结果
plot(x, y, 'o', 'MarkerSize', 8);
hold on;
plot(x, beta(1)*x + intercept, '-r');
title('OLS Regression');
xlabel('X');
ylabel('Y');
legend('Data', 'Linear Fit');