matlab使用fitlm进行多元回归后怎么找到最小y值对应的x值

在MATLAB中，当你使用`fitlm`函数进行多元线性回归分析后，通常你会得到一个模型对象，其中包含了预测函数和其他统计信息。如果你想要找到最小Y值（即残差平方和的最小值）所对应的具体X值，你需要从模型中获取拟合系数（coefficients）以及残差向量（residuals），然后通过这些信息计算出来。

以下是一般的步骤：

1. **创建并拟合模型**:

   model = fitlm(data, 'responseVariable ~ predictorVariables');

`data`是你包含响应变量（Y）和预测变量（X）的数据集，`responseVariable`和`predictorVariables`是列名。

2. **获取模型参数**:

   coefficients = model.Coefficients;

3. **计算残差**:

   residuals = model.Residuals.Raw;

4. **找出最小残差点**:
需要遍历数据集中每个观测点的残差，找到最小残差对应的观测索引。这可以通过`min`函数结合`find`函数实现：

   minResidualIndex = find(residuals == min(residuals));

5. **找到对应的X值**:
最小残差对应的X值取决于原始数据集的索引。假设`X`是数据集中的预测变量矩阵：

   xMinimum = X(minResidualIndex, :);

请注意，这里的`xMinimum`将是一个向量，表示所有最小残差对应的行（如果有多组最小残差）。如果你只需要一行的话，你可以进一步处理这个结果，比如取平均值或者选择第一个等。