A = xlsread('C:\Users\29864\Desktop\毕设数据.xlsx'); n=length(A); y = A(:, 2); x1 = A(:, 3); x2 = A(:, 4); c = 9.267 * log(x1 + x2) - 33.92;求F统计量和P值，代码

根据所给的信息，可以使用以下代码计算F统计量和P值：

% 读取数据
A = xlsread('C:\Users\29864\Desktop\毕设数据.xlsx');
n = length(A);
y = A(:, 2);
x1 = A(:, 3);
x2 = A(:, 4);

% 计算拟合值和残差
b = [ones(n, 1), log(x1+x2)] \ y;
y_hat = [ones(n, 1), log(x1+x2)] * b;
e = y - y_hat;

% 计算回归平方和和残差平方和
SSR = sum((y_hat-mean(y)).^2);
SSE = sum(e.^2);

% 计算F统计量和P值
k = 2; % 模型参数个数
df1 = k; % 回归自由度
df2 = n - k - 1; % 残差自由度
MSR = SSR / df1;
MSE = SSE / df2;
F = MSR / MSE;
p = 1 - fcdf(F, df1, df2);

其中，首先读取数据，并使用最小二乘法拟合回归模型，然后计算回归平方和和残差平方和，进而计算F统计量和P值。最后，将结果保存在变量`F`和`p`中。