x=[0,10,20,30,40,50,60,70,80,90,100] y1=[0,10,20,30,40,50,60,71,81,91,101] 通过matlab来计算这三组数据的回程误差，重复性误差和线性度，并将此数据的曲线图绘制出来代码

在MATLAB中，你可以使用统计工具箱来计算回程误差、重复性误差和线性度，以及绘制图表。首先，我们需要明确这些术语：

- 回程误差（Repeatability Error）通常是指多次测量结果之间的差异。
- 重复性误差通常在确定仪器稳定性时考虑，它反映了在同一条件下多次测量的差异。
- 线性度（Linearity）描述的是数据点是否接近一条直线的关系，反映模型对真实值拟合的程度。

假设你已经导入了数据 `x` 和 `y1`，我们可以按照以下步骤进行计算和绘图：

% 导入数据
x = [0,10,20,30,40,50,60,70,80,90,100];
y1 = [0,10,20,30,40,50,60,71,81,91,101];

% 计算回程误差 (这里简单地用每次测量的绝对偏差)
repeatability_error = abs(diff(sort(y1)));

% 求线性度，假设你是想拟合一条直线并计算残差
% 首先，我们做线性回归
p = polyfit(x, y1, 1); % 获取线性方程系数
y2 = polyval(p, x);      % 计算拟合线

% 残差 (线性度的一种表示)
residuals = y1 - y2;

% 计算均方误差 (Mean Squared Error) 作为线性度的一个指标
mse = mean(residuals.^2);

% 绘制数据和拟合线
plot(x, y1, 'o', x, y2, '-');
xlabel('X值');
ylabel('Y值');
title(['回程误差: ', num2str(max(repeatability_error)), ', 线性度 MSE: ', num2str(mse)]);

% 直接显示图形
figure;

注意，实际的回程误差可能需要更复杂的处理，比如取多次实验的平均值，而线性度可能需要考虑更多的数据特性，如非线性拟合等。上述代码提供了一个基础的例子，可能需要根据你的具体需求进行调整。如果你有额外的重复数据集 `y2`, `y3`，则可以类似的方式计算它们的重复性误差。