在MATLAB中实现逐步回归，可以使用`stepwise`函数。以下是一个简单的示例，展示了如何使用`stepwise`函数进行前向逐步回归：
准备数据
首先，你需要准备你的自变量矩阵`X`和因变量向量`y`。
调用`stepwise`函数
使用`stepwise`函数进行逐步回归。你可以指定哪些变量应该包含在初始模型中，以及模型中变量的最大p值和最小p值。如果不指定这些参数，MATLAB将使用默认值（最大p值为0.05，最小p值为0.10）。
分析结果
运行逐步回归后，查看R-square值和p值，以评估模型的性能。R-square值越接近1，模型越准确；p值越接近0，变量越显著。
绘制结果
你可以使用MATLAB的绘图功能来绘制实际值与预测值的比较图，以直观地评估模型的拟合效果。
```matlab
% 准备数据
X = [7, 26, 6, 60； 1, 29, 15, 52； 11, 56, 8, 20； 11, 31, 8, 47； 7, 52, 6, 33； 11, 55, 9, 22； 3, 71, 17, 6； 1, 31, 22, 44]；
y = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100, 110, 120, 130]； % 示例数据，实际数据应根据你的数据集进行调整
% 调用stepwise函数进行前向逐步回归
options = optimoptions（'stepwise', 'Display', 'iter'）； % 可选：设置显示选项
[b, stats] = stepwise（X, y, [1, 2, 3, 4], 0.05, 0.10, options）；
% 分析结果
R2 = stats.R2； % R-square值
p_values = stats.pvalues； % p值
% 输出回归方程
disp（'回归方程：'）；
disp（sprintf（'Y = %.2f + %.2f * X1 + %.2f * X2', b（1）, b（2）, b（3）））；
% 绘制实际值与预测值的比较图
xx = linspace（min（X）, max（X）, 100）；
y_pred = b（1） + b（2） * xx + b（3） * xx.^2； % 示例回归方程，实际方程应根据你的数据调整
plot（xx, y, 'bo', xx, y_pred, 'r-'）；
legend（'实际值', '预测值'）；
xlabel（'X值'）；
ylabel（'Y值'）；
title（'实际值 vs 预测值'）；
```
在这个示例中，我们使用前向逐步回归，并将X1、X2、X3和X4包含在初始模型中。你可以根据你的数据集调整输入数据和参数设置。运行代码后，你将看到回归方程和R-square值，以及实际值与预测值的比较图。