在MATLAB fitlm函数中，可以使用以下步骤计算回归系数的p值： 1. 使用fitlm函数拟合你的数据，并对模型进行评估。 2. 使用anova函数查询模型的p值。 3. 使用coeffTest函数来计算每个回归系数的p值。 4. 查看coeffTest的结果，以确定哪些回归系数是显著的。 5. 可以根据需求，设置一定的显著性水平，来判断每个系数的p值是否小于该显著性水平。如果小于显著性水平，则认为该回归系数是显著的。 以下是一个示例代码，用于计算回归系数的p值： ```matlab %导入数据
data = readtable('data.csv'); x = data.x; y = data.y; %拟合模型
model = fitlm(x,y); %计算模型的p值 [p,F] = anova(model); %计算每个系数的p值 pvals = coeffTest(model); %查看各项参数的系数和p值 disp(model.Coefficients); %判断哪些系数是显著的
sig_coef = find(pvals(:,4)<0.05); %以0.05为显著性水平 ```
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