令*表示年平均气温，夕表示全年日照时数，根据excel（examp9_2_1）年平均气温数据和全年日照时数： （1）给出代码和结论：通过matlab绘制×和y 的观测数据的散点图，并计算x和y的相关系数 #eß#r=corrcoef(x,y); （2）给出代码和结论：通过matlab调用 linearmodel类，建立y关于x的一元线性回归模型，并对回归直线进行显著性检验，其中原假设和备选假设分别为h。：b.=0，h:b，#0. （3）给出代码和结论：通过matlab调用 linearmodel类的plot方法绘制拟合效果图，图包括原始散点，回归直线，置信区间； （4）给出代码和结论：通过matlab调用 linearmodel类的predict 方法，计算×=［5,25］时，y的预测值。

以下是根据您的要求，使用 MATLAB 提供的代码和结论： (1) 绘制散点图并计算相关系数 代码： ```matlab % 读取数据（假设数据在Excel文件examp9_2_1.xlsx中，第一列为年平均气温，第二列为全年日照时数） data = readmatrix('examp9_2_1.xlsx'); x = data(:, 1); % 年平均气温 y = data(:, 2); % 全年日照时数 % 绘制散点图 figure; scatter(x, y); xlabel('年平均气温'); ylabel('全年日照时数'); title('年平均气温与全年日照时数的散点图'); % 计算相关系数 r = corrcoef(x, y); disp(['相关系数 r = ', num2str(r(1, 2))]); ``` 结论： 运行代码后，您将得到一张散点图，显示年平均气温与全年日照时数之间的关系。相关系数 `r` 的值将显示在命令窗口中，`r` 的值介于 -1 和 1 之间，表示两个变量之间的线性相关程度。 (2) 建立一元线性回归模型并进行显著性检验 代码： ```matlab % 建立一元线性回归模型 mdl = fitlm(x, y); % 显示回归结果 disp(mdl); % 进行显著性检验 [h, p, ci, stats] = test(mdl, 'x1=0'); % x1 是回归模型中的自变量名称，这里假设为x的列名或默认 % 输出结果 disp(['原假设被拒绝的概率（p值）= ', num2str(p)]); if h == 0 disp('接受原假设：回归系数不显著（即b=0）'); else disp('拒绝原假设：回归系数显著（即b≠0）'); end ``` 结论： 运行代码后，MATLAB 将显示线性回归模型的详细信息，包括回归系数、标准误差等。显著性检验的结果将显示在命令窗口中，包括 p 值和是否拒绝原假设的结论。 (3) 绘制拟合效果图 代码： ```matlab % 绘制拟合效果图 figure; plot(mdl, x, y); xlabel('年平均气温'); ylabel('全年日照时数'); title('年平均气温与全年日照时数的回归拟合图'); legend('原始数据', '回归直线', '95%置信区间'); ``` 结论： 运行代码后，您将得到一张包含原始散点、回归直线和置信区间的拟合效果图。 (4) 计算预测值 代码： ```matlab % 计算预测值 x_new = [5, 25]; % 新的年平均气温值 y_pred = predict(mdl, x_new); % 显示预测结果 disp(['当年平均气温为5时，预测的全年日照时数为：', num2str(y_pred(1))]); disp(['当年平均气温为25时，预测的全年日照时数为：', num2str(y_pred(2))]); ``` 结论： 运行代码后，MATLAB 将计算并显示在新的年平均气温值（5 和 25）下，预测的全年日照时数值。 以上代码假设您的数据存储在名为 `examp9_2_1.xlsx` 的 Excel 文件中，并且该文件的格式符合描述（第一列为年平均气温，第二列为全年日照时数）。如果实际情况有所不同，请相应调整代码中的文件路径和数据读取方式。 [2024-11-12 19:01:20 | AI写代码神器 | 787点数解答]