[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。

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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。

[b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X)

这是 MATLAB 中的回归分析函数，通过 Y 和 X 两个变量进行线性回归分析，返回参数 b,bint,r,rint,stats。其中，b 为回归系数，bint 为置信区间，r 为残差，rint 为残差的置信区间，stats 包含统计信息。