请教下高手，用matlab做回归分析时，如何提取出检验变量显著性的t统计量和p值啊？

比如我现在的数据：

X =

9          81         729          11         121        1331

11         121        1331          15         225        3375

15         225        3375          22         484       10648

22         484       10648          25         625       15625

25         625       15625          30         900       27000

30         900       27000          30         900       27000

30         900       27000          24         576       13824

24         576       13824          20         400        8000

20         400        8000          13         169        2197

13         169        2197           8          64         512

8          64         512           4          16          64

4          16          64           3           9          27

3           9          27          11         121        1331

11         121        1331          16         256        4096

16         256        4096          22         484       10648

22         484       10648          24         576       13824

24         576       13824          30         900       27000

30         900       27000          28         784       21952

28         784       21952          26         676       17576

26         676       17576          20         400        8000

20         400        8000          12         144        1728

12         144        1728           7          49         343

7          49         343           4          16          64

4          16          64           8          64         512

8          64         512          10         100        1000

Y =

609

494

546

537

463

513

512

513

496

492

529

538

606

411

601

568

490

422

581

358

505

378

516

458

409

用regress得出的只有R-square值，F统计量及其P值，没有t统计量，

网上查了一下，说用regstats可以得出t统计量，我不太会用！哪位高手指导我下啊~~~~这个函数的4个model具体是什么个情况呢？

我用whichstats = {'tstat','r'};

stats = regstats(y,X,'linear',whichstats);

tstat = stats.tstat

r = stats.r在command窗口中运行，得出了r值，t值显示的是：

tstat =

beta: [7x1 double]

se: [7x1 double]

t: [7x1 double]

pval: [7x1 double]

dfe: 18