y1=[208.7 208.7 193.4 182.6 210.8]'; x1=[0 0.0843 0 0 0.0911]'; x2=[0 0 0.0883 0 0.0886]'; x3=[0 0 0 0.0597 0.0786]'; x4=[0.0001 0.0003 0.0003 0.0002 0.0004]'; x5=[0.0017 0.0017 0.001 0.0013 0.0018]'; x6=[0.0028 0.0027 0.0024 0.0025 0.0029]'; x7=[0.0011 0.0009 0.0009 0.0008 0.0011]'; x8=[0.0002 0.0001 0.0002 0.0002 0.0003]'; x9=[0.0005 0.0004 0.0006 0.0006 0.0003]'; x10=[0.0019 0.0021 0.0024 0.001 0.0025]'; x11=[0.0012 0.0013 0.0013 0.0012 0.0015]'; x12=[0.0024 0.0046 0.0016 0.0013 0.0049]'; x13=[0.0001 0.0002 0.0003 0.0002 0.0002]'; x14=[0.0001 0.0001 0.0001 0.0003 0]'; x21=[8.35 7.58 8.62 8.21 7.91]'; x22=[16.1 15.22 16.61 15.86 15.29]';，构建X=[x1,x2,x3,x4,x5,x6,x7,x8,x9,x10,x11,x12,x13,x14,x21]与y1的多元回归方程的matlab函数，要求此函数给出具体回归方程和给出检验过程，并带有数据

您可以使用以下的Matlab函数来构建X=[x1,x,x3,x4,x5,x6,x7,x8,x9,x10,x11,x12,x13,x14,x21]与y1的多元回归方程，并给出具体回归方程和检验过程。

function regression_analysis()
    % 数据
    y1 = [208.7 208.7 193.4 182.6 210.8]';
    x1 = [0 0.0843 0 0 0.0911]';
    x2 = [0 0 0.0883 0 0.0886]';
    x3 = [0 0 0 0.0597 0.0786]';
    x4 = [0.0001 0.0003 0.0003 0.0002 0.0004]';
    x5 = [0.0017 0.0017 0.001 0.0013 0.0018]';
    x6 = [0.0028 0.0027 0.0024 0.0025 0.0029]';
    x7 = [0.0011 0.0009 0.0009 0.0008 0.0011]';
    x8 = [0.0002 0.0001 0.0002 0.0002 0.0003]';
    x9 = [0.0005 0.0004 0.0006 0.0006 0.0003]';
    x10 = [0.0019 0.0021 0.0024 0.001 0.0025]';
    x11 = [0.0012 0.0013 0.0013 0.0012 0.0015]';
    x12 = [0.0024 0.0046 0.0016 0.0013 0.0049]';
    x13 = [0.0001 0.0002 0.0003 0.0002 0.0002]';
    x14 = [0.0001 0.0001 0.0001 0.0003 0]';
    x21 = [8.35 7.58 8.62 8.21 7.91]';

    % 构建回归模型
    X = [x1, x2, x3, x4, x5, x6, x7, x8, x9, x10, x11, x12, x13, x14, x21];
    lm = fitlm(X, y1);

    % 获取回归方程
    regression_formula = lm.Formula;
    disp(regression_formula);

    % 进行方差分析
    anova_result = anova(lm);
    disp(anova_result);
end

运行`regression_analysis`函数，将会输出具体的回归方程和检验过程。

希望这能帮到您！如果您还有其他问题，请随时向我提问。