模型代码如下。
function [b，bint，r，rint，states，sima2，p，y0，zxqj]=Huigui(x，y，x0 ) %x一维线性模型自变量的n个观测值的(n*p )矩阵； y一元线性模型是变量n个观测值的n1矢量，x0是预测值的横坐标b； %b回归系数最大dddhl次幂估计、bint估计b置信区间、r模型拟合残差、rint -模型拟合残差置信区间； %stats有三个数值，包括R^2统计量、方差分析f统计量的值、方差分析的显著性概率p值、及sigama^2的估计值； 输出的y0是预测值纵轴format short； x1=[Ones(Length(x )，1 )，x )； [b，bint，r，rint，States]=regress(y，x1 )； SIMA2=(VPA(States(4)，20 )； p=VPA(States(3)，20 )； %检验p值p0.01，回归方程高度显著； 0.0.1=p0.05，回归方程显著； p=0.05，回归方程不显著y0=b(1) b )2) *x0； s=sqrt(States(4)； zxqj=[y0-2*s，y0 2*s]； %置信区间plot(x，y，'.')、lsline%rcoplot(r ) r，rint残差分析结果：
x=[ 1，2，3，4，5，6，7，8，9 ] '； y=[ 2，4，6，8，10，11，14，16，18 ] '； x0=10； [b，bint，r，rint，states，sima2，p，y0，zxqj]=Huigui(x，y， x0 ) b=-0.02781.9833 bint=-0.63420.57861.87562.0911 r=0.04440.0611.0780.0944.1111-0.8722.144440.0 10.9543-0.8722-0.8722-0.6611.9500-0.5981.9203-0.5124.8679 States=1.00000.00101.89410.000.0001 SiO