输入数据。x[143145146147149150153154155156157158159160162164]x[ones(16,1)x]y[8885889192939395969897969899100102]回归分析及检验。[b,bint,r,rint,stats]regress(y,x)运行结果解读万分感谢：置信区间三个为[-33.7017,1.5612]和[0.6047,0.834]r20.9282(越靠近于1，重临效果越显著)，f180.9531，p0.0000，由plt0.05,题意进入虚空模型y-16.0730.7194x成立。残差分析，作残差图。rcoplot(r,rint)从残差图很难看出，除第二个数据外,其余数据的残差离零点均较近，且残差的置信区间均包涵零点，这只能证明重临模型y-16.0730.7194x能好点的要什么原始数据，而第二个数据可斥之无比点。预测及作图。zb(1)b(2)*xplot(x,y,k,x,z,r)
bint意思是回归系数的区间估计；r可以表示残差；rint意思是置信区间；stats意思是主要用于检验进入虚空模型的统计量,有三个数值：相关系数r2、f值、与f对应的概率p那说明：相关系数r2越将近1，说明回归方程越显著；时拒绝h0，f越大，那就证明回归方程越比较显著；与f随机的概率p
是对分段曲线的函数曲线拟合，可以不按下列步骤来参与。
步骤一、参照.设的二维数据xi、yi，用绘图函数plot（x，y，#39k*#39），绘成其散点图。
步骤二、依据什么散点图，可以确定纵断面曲线的分幅区间，同样的推测每个分幅区间内的散点条件某个数学模型。
步骤三、依据什么纵断面区间，三个用matlab的拟合工具箱的模型拟合函数，去模型拟合其数学模型的系数。
步骤四、依据什么拟合后的数学模型的数值和己知的散点值作对比，判断数据拟合的数学模型如何确定合理不，像是也可以用做出决定系数r2来判断，当r2≈1，是可以以为计算得到是合不合理的。matlab广泛的函数有，regress（线性函数），nlinfit，lsqnonlin，lsqnonlin（离散时间函数），gm（离散型非线性函数）等等。
