如何在Matlab中使用regress函数进行多元线性回归分析，并计算回归系数的置信区间？请提供一个具体的示例。

多元线性回归分析是数据科学中常用的技术，用于研究一个因变量与多个自变量之间的线性关系。在Matlab中，我们可以利用`regress`函数来完成这一任务。以下是一个具体的步骤和示例：

参考资源链接：[Matlab实现多元线性回归与非线性拟合详解](https://wenku.csdn.net/doc/878bnyfqbu?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，你需要准备你的数据集。假设你有一个因变量`y`和两个自变量`x1`和`x2`。这些数据应该被整理成向量和矩阵的形式，以便于`regress`函数使用。

接着，调用`regress`函数进行多元线性回归分析。函数的基本语法是`[b, bint] = regress(y, x)`。其中`b`是回归系数的估计值，`bint`是一个矩阵，包含了每个系数的95%置信区间。在Matlab中，你可以使用`regress`函数的完整格式来获得回归分析的完整输出，包括残差、残差的置信区间以及拟合优度和多重共线性检验的统计量。

示例代码如下（步骤、代码、mermaid流程图、扩展内容，此处略）：

在这个示例中，我们首先创建了因变量`y`和自变量矩阵`X`。然后使用`regress`函数计算回归系数和置信区间。最后，我们打印出回归系数及其置信区间，并进行简要的解释。

通过理解`regress`函数的使用方法，你可以更好地进行多元线性回归分析，并对你的样本数据进行处理。为了进一步提高你的数据分析能力，建议深入学习《Matlab实现多元线性回归与非线性拟合详解》。这份资料不仅覆盖了多元线性回归分析的理论和实践，还包括了非线性拟合的详细说明，将有助于你全面掌握Matlab在统计建模方面的功能。

参考资源链接：[Matlab实现多元线性回归与非线性拟合详解](https://wenku.csdn.net/doc/878bnyfqbu?spm=1055.2569.3001.10343)