基于matlab拟合y与x1,x2,x3的多元线性回归方程的显著性检验。

在使用MATLAB进行多元线性回归分析时，通常需要对得到的回归方程进行显著性检验，以验证回归方程的拟合是否具有统计显著性。在MATLAB中，可以利用多种方法进行多元线性回归方程的显著性检验，其中最常用的方法是利用方差分析(ANOVA)表和F检验。通过这些方法，可以对回归方程的整体显著性进行检验，即检验回归方程的系数是否都显著不为零。

在MATLAB中，可以使用"anova"函数对多元线性回归方程进行显著性检验。该函数的输入参数包括回归模型对象和用于拟合该模型的数据。通过该函数，可以得到回归方程的ANOVA表，从而可以进行F检验，检验回归方程的显著性。如果F检验的p值小于显著性水平(通常为0.05)，则可以拒绝原假设，即回归方程具有统计显著性。

除了使用ANOVA表和F检验之外，还可以利用回归系数的置信区间来进行显著性检验。在MATLAB中，可以使用"regstats"函数来得到回归系数的置信区间，从而可以判断回归系数是否显著不为零。

总之，在使用MATLAB进行多元线性回归分析时，可以通过方差分析表、F检验以及回归系数的置信区间等方法对回归方程的显著性进行检验，从而验证回归方程的拟合是否具有统计显著性。