在数据分析和建模过程中，MATLAB以其强大的拟合工具箱备受青睐。今天就来聊聊如何使用这个宝藏工具箱中的`robust`和`lar`函数。这两个函数主要用于处理数据中的异常值问题，让模型更加稳定可靠。

首先，打开MATLAB软件，导入你的数据集。接着，在命令行输入`fitlm`函数，并添加`'RobustOpts','on'`选项，这将启用`robust`功能，帮助减少异常值对回归模型的影响。如果你希望进一步优化，可以尝试使用`lar`（Least Absolute Residual）算法，它通过最小化残差绝对值来构建模型，尤其适合存在较多异常值的数据集。

此外，别忘了利用工具箱自带的诊断图，如残差图和影响图，来评估模型的表现。这些可视化工具能直观地展示数据拟合的效果，助你快速调整参数以达到最佳拟合状态。无论是科研项目还是商业分析，掌握这些技巧都能让你事半功倍！🚀📈