fitlm函数中的T矩阵如何使用

`fitlm` 是 MATLAB 中用于线性回归分析的内置函数，它主要用于拟合直线模型。当你在 `fitlm` 中传递变量数据时，`fitlm` 会自动处理因变量（响应变量）和自变量（解释变量）之间的关系。如果你有一个自变量矩阵 X 和一个因变量向量 y，通常的输入形式是 `model = fitlm(X,y)`。

对于 T 矩阵，它并不是 `fitlm` 函数的直接组成部分，而是来自统计学中的工具箱，如 `ttest` 或 `anova` 等。T 矩阵（也称为样本协方差矩阵的逆或估计的误差共变异矩阵）通常用于评估模型残差的异方差性，或者在进行假设检验（如 t 检验）时提供置信区间。

如果你想在 `fitlm` 后检查残差的异方差性，可以先获取模型的残差 (`residuals(model)`），然后计算它们的 T 矩阵。例如：

% 获取残差
residuals = residuals(model);
% 计算 T 矩阵（这里假设你知道如何计算，如果没有，可以查资料）
covariance_matrix = ...;
t_matrix = inv(covariance_matrix); % 如果是样本协方差矩阵的倒数

% 接下来你可以用这个 T 矩阵来进行异方差性测试、置信区间计算等