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在桌面创建txt文件并输入：

1 135.0 13.70 12.68 80.32 0.16 16 102.5 17.48 15.13 73.35 0.19

2 130.0 18.09 17.51 83.65 0.26 17 100.0 15.73 14.41 68.75 0.13

3 137.5 13.43 21.73 76.18 0.19 18 97.5 12.16 12.55 61.38 0.15

4 140.0 16.15 16.10 84.09 0.19 19 95.0 13.04 11.15 58.41 0.13

5 142.5 14.67 15.48 81.72 0.16 20 92.5 13.03 14.87 69.55 0.16

6 127.5 10.90 10.76 70.84 0.09 21 90.0 12.40 10.45 59.27 0.14

7 125.0 13.70 12.68 80.32 0.16 22 87.5 15.22 12.03 46.35 0.19

8 122.5 21.49 18.00 78.78 0.28 23 85.0 13.39 11.83 52.41 0.21

9 120.0 15.06 15.70 70.60 0.18 24 82.5 12.53 11.99 52.38 0.16

10 117.5 13.48 14.07 72.60 0.20 25 80.0 16.30 12.33 55.99 0.16

11 115.0 15.28 15.35 79.83 0.22 26 78.0 14.07 12.04 50.66 0.21

12 112.5 15.01 13.84 68.59 0.14 27 75.0 16.50 13.12 61.61 0.11

13 110.0 17.39 16.44 74.59 0.21 28 72.5 18.44 13.54 55.94 0.18

14 107.5 18.03 16.49 77.11 0.19 29 70.0 11.80 11.73 52.75 0.13

代码：

clc ,clearn=29;m=4;q=load('/Users/fxalll/Desktop/test.txt');x=[q(:,1:6);15 105.0 13.75 13.57 79.80 0.14;q(:,7:12);]y=[x(:,2)];x1=[x(:,3)];x2=[x(:,4)];x3=[x(:,5)];x4=[x(:,6)];X=[ones(n,1),x1,x2,x3,x4][b,bint,r,rint,s]=regress(y,X);s2=sum(r.^2)/(n-m-1);b,bint,s,s2rcoplot(r,rint)

得到残差图，此时可见第15与第20、22点是异常点，于是删除上述三点，对其进行优化，再次进行回归得到改进后的回归模型的系数、系数置信区间与统计量。

clc ,clearn=26;m=4;q=load('/Users/fxalll/Desktop/test.txt');q(1:4,7:12)q(6,7:12)q(8:14,7:12)q1=[q(1:4,7:12);q(6,7:12);q(8:14,7:12)]x=[q(:,1:6);q1;]y=[x(:,2)];x1=[x(:,3)];x2=[x(:,4)];x3=[x(:,5)];x4=[x(:,6)];X=[ones(n,1),x1,x2,x3,x4][b,bint,r,rint,s]=regress(y,X);s2=sum(r.^2)/(n-m-1);b,bint,s,s2rcoplot(r,rint)

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