使用matlab具体程序写出各列分别表示土壤样品的各项指标：含沙量：A,淤泥含量：B，粘土含量：C，有机物：D，PH值：E 请用多元线性回归，以PH值为因变量进行线性回归。分别进行模型的检验、系数的检验以及逐步回归，给出最优的方程并说明理由

在MATLAB中，我们可以使用`fitlm`函数来进行多元线性回归分析。首先，假设我们有一个数据矩阵`data`，其中包含所有样本的数据，其列分别为A、B、C、D对应的土壤指标，最后一列为PH值。以下是创建数据结构及进行回归分析的步骤：

% 假设数据集是一个矩阵，例如
data = [A; B; C; D; E]; % 将各项指标替换为实际数值

% 定义因变量和自变量
Y = data(:, end); % 取出最后一列作为因变量 PH值
X = data(:, 1:end-1); % 其他列作为自变量

% 创建线性回归模型
model = fitlm(X, Y);

% 模型检验（查看残差图）
disp('Model Summary:');
disp(model)

% 回归系数的显著性检验（t统计量）
pValues = tstats(model);
significantCoeffs = find(pValues(2:end) < 0.05, 1, 'last'); % 查找显著的系数下标
disp(['Significant Coefficients (p-value < 0.05): ', num2str(significantCoeffs)])

% 逐步回归（前进-回退法）
[steps, coefs] = stepwiselm(X, Y, 'Display', 'iter');
disp('Optimal Model with Forward Stepwise Selection:');
disp(steps)
optimalEquation = ['PH = ';
                   strjoin(num2str(coefs(significantCoeffs + 1)), ' + ')];
disp(optimalEquation);

% 理由：选择显著系数的回归方程是因为它们对解释因变量变化有较大的影响，同时考虑了多重共线性的可能性。逐步回归有助于减少复杂度，避免过拟合。

记得将`A`, `B`, `C`, 和 `D` 替换为你实际的数据，并注意`fitlm`默认会进行白盒正则化处理，如果你希望使用其他正则化选项，可以在`fitlm`中指定。