matlab求解回归方程的显著性检验

在MATLAB中，对回归方程进行显著性检验通常涉及到残差分析、F检验（用于检验所有自变量是否整体上对因变量有显著影响）以及t检验（用于检验每个自变量的系数是否有统计学意义）。以下是基本步骤：

1. **线性模型建立**：
使用`fitlm`函数创建线性回归模型，例如：

   mdl = fitlm(data, 'y ~ x1 + x2');

`data`是一个包含因变量`y`和自变量`x1`, `x2`的表格。

2. **查看模型摘要**：
`disp(mdl)`会显示模型的摘要信息，其中包括R-squared值、调整后的R-squared等统计量。

3. **残差分析**：
检查残差图(`plotResiduals(mdl)`)和Q-Q图来评估残差的正态性和独立性。

4. **F检验**：
MATLAB内置了对总体方差齐性的检查，通过`anova(mdl)`可以得到F统计量，判断模型的整体显著性。

5. **单个系数的t检验**：
对于单个系数的显著性，可以使用`coefTest(mdl, 't')`或`tStat = tStat(mdl)`，计算每个系数的t统计量和P值。

6. **保存结果**：
如果需要详细的结果，可以将输出结果保存到工作表或数据结构中，以便进一步分析。