[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,X);stats值为0.934084440099701 545.580603399765 3.39653346975280e-46 3.10850653664161

这是一个线性回归模型的结果，其中：

- `b` 是回归系数向量。
- `bint` 是回归系数置信区间的矩阵。
- `r` 是残差向量。
- `rint` 是残差置信区间的矩阵。
- `stats` 是一个包含四个值的向量，分别是：

- R方值（拟合优度）：0.934084440099701，表示模型可以解释因变量的93.4%的方差。
- F统计量：545.580603399765，用于检验模型的整体显著性，值越大表示模型越显著。
- p值：3.39653346975280e-46，表示模型的整体显著性检验的概率值，值越小表示模型越显著。
- 误差均方根（RMSE）：3.10850653664161，表示模型的预测误差平均为3.1。

相关问题

[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。

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

这是一个 MATLAB 中用于进行线性回归分析的函数，其中 Y 是因变量，X 是自变量。函数返回的 b 和 bint 分别表示回归系数和置信区间，r 和 rint 分别表示残差和残差置信区间，stats 包含了回归分析的统计结果，包括 R 平方、F 统计量等。你可以使用这个函数来分析变量之间的线性关系。