帮我分析这段matlab代码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

这段 MATLAB 代码实现了一个多元线性回归分析。下面对代码的每一行进行解释：

1. 定义变量 x1，表示一个列向量，其中包含了自变量 x1 的观测值。
2. 定义变量 x2，表示一个列向量，其中包含了自变量 x2 的观测值。
3. 定义变量 y，表示一个列向量，其中包含了因变量 y 的观测值。
4. 定义变量 e，表示一个列向量，其中包含了 1 的值。
5. 定义变量 x，将 e、x1 和 x2 按列合并成一个矩阵，用于进行多元线性回归分析。
6. 调用 regress 函数进行多元线性回归分析，其中第一个参数 y 是因变量，第二个参数 x 是自变量矩阵，第三个参数 0.05 表示置信度为 95%，返回值包括回归系数 b、回归系数的置信区间 bint、残差 r、残差的置信区间 rint 和统计信息 stats。
7. 调用 rcoplot 函数画出残差图并绘制残差的置信区间。
8. 输出回归系数 b，其中每个元素都乘以 1e+004。

根据输出结果 b，可以得到模型的线性表达式为：

y = -4.189e-3 + 1.657e-2*x1 + 5.9748*x2

其中 x1 和 x2 分别表示自变量，y 表示因变量。