已知y=[0,1.27,2.16,2.86,3.44,3.87,4.15,4.37,4.51,4.58,4.02,4.64]，要求在matlab2023b版本中使用置信区间cook’s距离来剔除异常点，请写出相关代码

在MATLAB 2023b版本中，你可以使用` cooksd `函数来计算Cook's距离，并结合条件语句剔除异常值。Cook's距离衡量的是数据点对回归模型的影响程度，数值越大表示该点越可能是异常值。以下是一个示例代码：

% 假设y是一个向量
y = [0, 1.27, 2.16, 2.86, 3.44, 3.87, 4.15, 4.37, 4.51, 4.58, 4.02, 4.64];

% 定义回归模型 (这里假设是一个简单线性回归)
mdl = fitlm(ones(size(y)), y); % 创建一个简单的y关于常数的线性回归

% 计算每个数据点的Cook's D值
D_values = cooksd(mdl);

% 置信水平，例如95%
confidence_level = 0.95;
alpha = 1 - confidence_level; % 双侧检验 alpha=0.05

% 查找并剔除超过临界值的数据点
critical_value = qchisq(alpha / length(D_values), mdl.df_e) * sqrt(mdl.df_e);
outliers = find(D_values > critical_value);

% 输出异常点的索引
disp('Outliers based on Cook''s distance:');
disp(outliers);

% 如果需要剔除异常点，可以移除它们
if ~isempty(outliers)
    y_clean = y(~ismember(1:length(y), outliers));
    disp(['Cleaned data: ' num2str(y_clean)]);
else
    disp('No outliers found.');
end

注意：`fitlm`函数在这里创建了一个简单的线性模型，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整。此外，如果你的回归模型复杂度较高，可能需要先检查残差分析和其他统计测试结果来确认异常值。