[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,X);stats包含哪些数据

在MATLAB中，regress函数返回多个输出变量，其中包括stats。stats是一个长度为6的向量，包含以下信息：

1. R方值（R-squared）：用于描述模型对数据的拟合程度，值越接近1说明模型拟合得越好；
2. 调整后的R方值（Adjusted R-squared）：考虑了模型中使用的自变量的数量，防止了过度拟合；
3. 模型的F统计量（Model F-statistic）：用于测试模型是否显著，即自变量是否对因变量有显著的解释力；
4. 模型的p值（Model p-value）：用于判断模型的显著性，一般取值小于0.05时认为模型显著；
5. 每个自变量的t统计量（Coefficients t-statistics）：用于测试每个自变量的系数是否显著，即该自变量是否对因变量有显著的影响；
6. 每个自变量的p值（Coefficients p-values）：用于判断每个自变量系数的显著性，一般取值小于0.05时认为该自变量系数显著。

相关问题

x1=[4.0500 3.7300 2.3300 1.5800 3.3500 5.0400 6.8300 3.5500]' x2=[0.0384 0.0104 0.0133 0.0124 8.6800 2.4500 0.1764 0.1000]' y=[1427 214 362 108 513644 173819 7882 5465]' e=ones(8,1)； x=[e,x1,x2]； [b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x,0.05)； rcoplot(r,rint) b =1.0e+004 * -0.4189 0.1657 5.9748

在这段代码中，有一个语法错误，即在定义 e 向量时使用了中文分号（；）而不是英文分号（;）。修改此行代码，将中文分号替换为英文分号即可：

e = ones(8,1);

另外，在使用 regress 函数时，第三个参数应该是一个数值，表示置信水平（通常为 0.05），而不是一个百分比。因此，您需要将代码中的 0.05 修改为对应的数值，例如：

[b,bint,r,rint,stats] = regress(y,x,0.95);

如果您需要输出 r 与 rint 的值，可以使用以下代码：

disp(r);
disp(rint);

最后，使用 rcoplot 函数绘制残差图时需要保证 MATLAB 已经正确安装并加载了相关的工具箱。

X = [ones(size(x)),x,y,z]; [b, bint, r, rint, stats] = regress(a, X); disp('系数向量：'); disp(b); disp('置信区间矩阵：'); disp(bint); disp('统计信息：'); disp(stats);

这段代码是使用多元线性回归模型对因变量 a 进行拟合。其中 x，y，z 是自变量，size(x) 是 x 的尺寸，ones(size(x)) 生成一个与 x 同维度的全为 1 的向量，作为常数项，构成自变量矩阵 X。回归模型的系数向量、置信区间矩阵和统计信息分别保存在变量 b、bint 和 stats 中，r 和 rint 是残差向量和残差置信区间矩阵。

需要注意的是，这段代码中的 regress 函数需要先导入 MATLAB 的统计工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）。另外，如果自变量之间存在共线性，可能会影响回归结果的可靠性。