🚀 回归分析是统计学中一个非常重要的领域，它帮助我们理解和预测变量之间的关系。在Matlab中，`regress`函数是一个强大的工具，可以帮助我们进行线性回归分析。这篇文章将带你深入了解如何使用这个命令来提升你的数据分析能力。

🔍 首先，确保你已经准备好了数据。在Matlab中，你需要将你的数据组织成矩阵的形式，其中每一列代表一个变量，行则表示观测值的数量。

🛠️ 接下来，调用`regress`函数。基本语法如下：

```matlab

[b,bint,r,rint,stats] = regress(y,X)

```

这里，`y`是你想要预测的目标变量，而`X`则是包含自变量的数据矩阵。

📊 分析结果包括回归系数（`b`）、置信区间（`bint`）、残差（`r`）和回归方程的统计信息（如R平方值）。这些信息对于评估模型的拟合度和可靠性至关重要。

💡 通过这篇文章，希望你能掌握如何利用Matlab的强大功能进行回归分析，为你的数据分析工作提供有力的支持！

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