多元函数最小二乘法MATLAB

多元函数最小二乘法（Multiple Linear Regression）在MATLAB中是一种常用的数据分析方法，用于估计多个自变量与一个因变量之间的线性关系。在实际应用中，比如经济预测、工程控制或机器学习中的特征拟合等，它可以帮助我们找到最佳的参数组合，使得预测值与实际观测值之间的误差平方和最小。

在MATLAB中，你可以使用`fitlm`函数来执行这种回归分析。下面是一个简单的步骤：

1. **数据准备**：首先，你需要一个包含因变量和自变量的数据集，可以是一个表格（`table`）或者结构体数组（`struct`）。

% 假设你有一个名为data的数据集，其中y是因变量，X1, X2...Xn是自变量
data = readtable('your_dataset.csv'); % 替换为你的数据文件路径

2. **建立模型**：使用`fitlm`函数对数据进行拟合，格式通常是`mdl = fitlm(data, 'y ~ X1 + X2 + ... + Xn')`。

mdl = fitlm(data, 'y ~ X1 + X2 + X3'); % 这里假设你有三个自变量X1, X2, X3

3. **评估模型**：可以查看模型摘要、残差分析、R-squared值等统计信息。

disp(mdl)

4. **预测**：用模型对新数据进行预测。

new_data = ...; % 新的输入数据
y_pred = predict(mdl, new_data);

5. **调整模型**：如果需要，可以使用`stepwiselm`函数进行逐步回归，或者`crossval`函数进行交叉验证来优化模型参数。

相关问题：
1. 如何在MATLAB中查看最小二乘法拟合的系数和截距？
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3. 使用`fitlm`后的模型如何进行模型诊断和显著性检验？