在MATLAB中，如何使用多元线性回归模型进行回归系数的计算和残差分析？请结合实例进行说明。

在使用MATLAB进行多元线性回归分析时，首先需要确定模型的回归系数。可以通过`regress`函数计算回归系数，具体方法是使用命令`b=regress(Y,X)`，其中`Y`是因变量矩阵，`X`是自变量矩阵（包括常数项）。回归系数`b`向量中的每个元素对应于模型中一个预测变量的系数。

参考资源链接：[MATLAB多元线性回归与多项式回归详解](https://wenku.csdn.net/doc/1amzeg2wa7?spm=1055.2569.3001.10343)

在得到回归系数后，可以进一步对模型的参数进行检验，并获取残差以及残差的置信区间。使用`[b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X,alpha)`命令可以获得这些统计信息。其中`bint`提供了回归系数的置信区间，`r`是残差向量，`rint`是残差的置信区间，而`stats`包含了统计量，如决定系数R²、F值和p值。

残差分析是评估回归模型是否合适的重要步骤。MATLAB提供`rcoplot(r,rint)`函数绘制残差图，通过残差图可以检查残差的分布，判断是否有异常点，以及模型是否需要改进。

为了更好地理解多元线性回归在MATLAB中的应用，建议参考《MATLAB多元线性回归与多项式回归详解》文档。该文档详细介绍了多元线性回归的步骤、模型检验、残差分析等，通过实例展示了如何应用这些函数，并识别异常数据点。通过这些步骤，用户可以构建稳健的多元线性回归模型，并进行准确的预测。

参考资源链接：[MATLAB多元线性回归与多项式回归详解](https://wenku.csdn.net/doc/1amzeg2wa7?spm=1055.2569.3001.10343)