在Matlab中，`regress`函数是一个强大的工具，用于执行多元线性回归分析。它能帮助我们理解自变量与因变量之间的关系，并通过拟合直线来预测结果。那么，这个函数的具体参数到底是什么呢？让我们一起探索一下吧！🌟
首先，`regress`的基本语法是：
`[b,bint,r,rint,stats] = regress(y,X)`
其中，✨ b 是回归系数向量，表示每个自变量对因变量的影响程度；✨ bint 是回归系数的置信区间，可以用来评估系数的稳定性；✨ r 是残差向量，显示实际值和预测值之间的差异；✨ rint 是残差的置信区间，有助于判断数据是否存在异常点；✨ stats 包括决定系数（R-square）、F统计量和p值，用于评价模型的拟合优度。
此外，别忘了检查输入矩阵`X`是否包含常数列（通常是全1列），因为这会影响截距项的计算哦！🙌
无论是学术研究还是工程应用，掌握`regress`的用法都能让数据分析事半功倍！📊📈
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