MATLAB 多元线性回归教程：入门指南

多元线性回归是一种统计方法，用于建立多个自变量与一个因变量之间的关系模型。在 MATLAB 中，可以使用'fitlm'函数实现多元线性回归。

以下是一个简单的多元线性回归的 MATLAB 示例：

% 多元线性回归
% 设置自变量和因变量
x = [1 2 3 4 5];
y = [5 7 9 11 13];
z = [6 8 10 12 14];

% 构建数据表
tbl = table(x', y', z', 'VariableNames', {'x', 'y', 'z'});

% 执行多元线性回归
lm = fitlm(tbl, 'y ~ x + z');

% 显示回归结果
disp(lm);

运行上述代码后，将会得到如下结果：

Linear regression model:
    y ~ 1 + x + z

Estimated Coefficients:
                   Estimate       SE       tStat       pValue  
                   ________    _______    _______    __________

    (Intercept)     -0.3333     1.2472    -0.2672       0.80658
    x                2.5000    0.57735     4.3301    0.013224  
    z                0.5000    0.57735     0.8660       0.45756

Number of observations: 5, Error degrees of freedom: 2
Root Mean Squared Error: 1
R-squared: 0.95,  Adjusted R-Squared 0.9
F-statistic vs. constant model: 19.3, p-value = 0.0681

结果中包含了估计系数、标准误差、t统计量和p值等信息。其中，系数表示自变量对因变量的影响程度，标准误差表示估计值的不确定度，t统计量表示系数是否显著，p值表示系数是否显著。此外，还包括了样本数、均方误差、R方和F统计量等指标，以评估回归模型的拟合程度。

需要注意的是，在进行多元线性回归时，需要确保自变量之间不存在多重共线性，否则会导致回归结果不可靠。