%调用格式 [b,bint,r,rint,stats]=regress(s,x,alpha) %开始多元回归 clear all clc x1=[3,4,5,6,7,8,9]; x2=[20,20,22,24,26,28,30]; x3=[0,2,4,6,8,10,10]; s=[5,5,6,8,8,9,10]; save data x1 x2 x3 x4 y%保存数据 load data %取出数据 y=[y'];%转置矩阵 x=[ones(size(x1')),x1',x2',x3']; [b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x)

这段代码实现了多元线性回归分析。其中，x1、x2、x3分别表示自变量的三个变量，s表示因变量，使用save将数据保存到data.mat文件中，然后使用load加载数据。y和x分别表示因变量和自变量矩阵，其中x的第一列为1，表示常数项。regress函数用于进行多元线性回归分析，返回回归系数b、置信区间bint、残差r、残差置信区间rint和统计量信息stats。alpha表示置信水平。

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[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。