使用 MATLAB 实现线性回归分析。

在MATLAB中实现线性回归分析，你可以使用内置的`fitlm`函数来进行简单的线性回归，或者使用更基础的函数如`mldivide` (`\`) 来求解正规方程。以下是使用`fitlm`函数进行线性回归的基本步骤：

1. 首先你需要准备数据，假设你有两个向量`x`和`y`，分别表示自变量和因变量。

x = [1, 2, 3, 4, 5];  % 示例自变量
y = [2, 4, 5, 4, 5];  % 示例因变量

2. 使用`fitlm`函数拟合数据，创建一个线性模型对象。

lm = fitlm(x, y);

3. 查看拟合结果。你可以通过打印`lm`对象来查看详细的统计信息，或者使用`plot`函数来绘制散点图和拟合线。

disp(lm);  % 显示线性回归模型的详细结果
plot(x, y, 'o');  % 绘制散点图
hold on;         % 保持图形
plot(x, lm.Fitted, '-');  % 绘制拟合线
hold off;

`fitlm`函数会返回一个包含回归系数（斜率和截距）、R平方值、p值等统计量的对象。你可以通过访问这个对象的属性来获取这些统计量。

b = lm.Coefficients.Estimate(1);  % 斜率
a = lm.Coefficients.Estimate(2);  % 截距
R2 = lm.Rsquared.Ordinary;        % R平方值

这是使用`fitlm`函数进行线性回归的简单流程。当然，MATLAB还提供了更多的工具和函数来进行更复杂的数据分析和回归模型构建。