在MATLAB中，如何建立多元线性回归模型，并利用最小二乘法估计参数，同时进行假设检验以及后续的预测？请提供详细的操作指南和代码。

多元线性回归是一种强大的工具，用于分析多个自变量与一个因变量之间的关系。在MATLAB中实现这一过程涉及到数据的准备、模型的建立、参数的估计、假设检验和预测的执行。以下是详细的步骤和示例代码：

参考资源链接：[MATLAB实现多元线性回归分析](https://wenku.csdn.net/doc/5m18bixojn?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要准备数据集，假设数据集已经加载到MATLAB中，并且变量已经被适当地定义和命名。

1. 使用`regress`函数来估计模型参数。例如，如果你有一个因变量y和两个自变量x1和x2，你可以使用以下命令：

[b, bint, r, rint, stats] = regress(y, [ones(length(x1), 1) x1 x2]);

这里，`b`是参数估计值，`bint`是参数估计的95%置信区间，`r`是残差，`rint`是残差的95%置信区间，`stats`是关于回归的统计量，包括t统计量和p值。

2. 假设检验通常关注回归系数是否显著不为零。`stats`输出中的第二和第三个元素分别是回归系数的t统计量和相应的p值，可以用来做t检验。

3. 利用回归模型进行预测。假设你要预测新的自变量值`new_x1`和`new_x2`的因变量值，你可以这样做：

new_data = [1 new_x1 new_x2]; % 添加常数项1用于截距
predicted_y = new_data * b;

4. 要进行模型的F检验以评估整个模型的显著性，可以使用`stats(1)`输出的F统计量和p值。

这个过程涵盖了从数据准备到模型建立，再到参数估计和假设检验的全部步骤，最后是模型预测。通过这些步骤，你可以在MATLAB中有效地建立和验证多元线性回归模型。

进一步的学习可以参考提供的辅助资料《MATLAB实现多元线性回归分析》，这本资源将为你提供更全面的理论知识和实战案例，帮助你深入理解和掌握多元线性回归分析的技巧。

参考资源链接：[MATLAB实现多元线性回归分析](https://wenku.csdn.net/doc/5m18bixojn?spm=1055.2569.3001.10343)