matlab多元线性回归进行显著性检验

多元线性回归是一种用于建立多个自变量与一个因变量之间关系的统计模型。在进行多元线性回归时，我们通常需要进行显著性检验来确定模型的有效性和自变量的显著性。

在Matlab中，可以使用统计工具箱中的`fitlm`函数进行多元线性回归，并使用`anova`函数进行显著性检验。

下面是一个示例代码，演示了如何使用Matlab进行多元线性回归和显著性检验：

% 假设我们有两个自变量x1和x2，一个因变量y
x1 = [1, 2, 3, 4, 5]';
x2 = [2, 4, 6, 8, 10]';
y = [5, 7, 9, 11, 13]';

% 构建多元线性回归模型
model = fitlm([x1, x2], y);

% 进行显著性检验
anova(model)

在上述代码中，我们首先定义了两个自变量`x1`和`x2`，以及一个因变量`y`。然后使用`fitlm`函数构建了多元线性回归模型，并将自变量和因变量作为输入参数。最后，使用`anova`函数对模型进行显著性检验。

显著性检验的结果将包括各个自变量的系数、标准误差、t值、p值等信息，以及整体模型的显著性检验结果。