在这段代码中：
首先生成了一些示例数据。使用
fitlm
函数进行线性回归，并获取拟合模型。从模型中提取残差。绘制了残差图、残差直方图以及残差与预测值的关系图。最后使用
anova
函数进行方差分析，以检验模型的拟合情况。
你可以根据自己的数据和需要进行必要的调整和扩展。
如果你想进一步进行残差分析，可以考虑
残差的正态性检验
：使用统计检验方法来检验残差是否服从正态分布。
残差与自变量的关系
：检查残差与自变量之间是否存在模式或趋势。可以使用散点图或光滑曲线来观察残差与自变量之间的关系。
残差的方差齐性检验
：检验残差的方差是否在不同的自变量水平或预测值水平上是相等的。可以使用统计检验方法来进行方差齐性检验。
残差的独立性检验
：检验残差之间是否存在自相关或序列相关。可以使用自相关函数图或部分自相关函数图来检查残差的自相关性。
异常值和影响点的识别
：识别可能对模型拟合产生影响的异常值和离群点。可以使用残差图、杠杆值和学生化残差等工具来识别异常值和离群点。
matlab
% 1. 残差的正态性检验
[h, p] = kstest(residuals); % Kolmogorov-Smirnov检验
disp(['Kolmogorov-Smirnov检验的p值为：', num2str(p)]);
% 2. 残差与自变量的关系
figure;
scatter(x, residuals);
xlabel('自变量');
ylabel('残差');
title('残差与自变量的关系');
% 3. 残差的方差齐性检验
p = vartestn(residuals, x); % Bartlett检验
disp(['Bartlett检验的p值为：', num2str(p)]);
% 4. 残差的独立性检验
figure;
autocorr(residuals);
title('残差的自相关函数');
% 5. 异常值和影响点的识别
figure;
plotResiduals(mdl, 'fitted');
你可以根据需要选择并结合这些方法进行更全面的残差分析。
