生成一段matlab代码，可以用来分析下面问题里面随着样品值不断变化的不同次品率下接受的概率变化

在这个问题中，我们可以编写一个简单的MATLAB代码来模拟不同次品率下的接受概率变化。我们将假设我们有一个固定的最小样本量，并基于该样本量计算接受与否的概率。这里我们使用二项分布来表示每次抽样的成功（非次品）和失败（次品）情况。由于这是一个简化版本，实际应用中可能需要更复杂的模型如累积分布函数。

function acceptance_probability = analyze_acceptance(prob_defects, sample_size, confidence_level)
    % 首先，根据次品率计算成功的次数范围
    successes_min = floor(sample_size * (1 - prob_defects));
    successes_max = ceil(sample_size);

    % 创建一个数组来存储不同次品率下的接受概率
    defect_rates = linspace(0, 1, 100); % 假设我们对100个不同的次品率感兴趣
    acceptance_probabilities = zeros(size(defect_rates));

    for i = 1:length(defect_rates)
        prob_successes = binocdf(successes_min:sample_size, sample_size, defect_rates(i)); % 计算每种次品率的成功次数概率分布
        acceptance_probabilities(i) = cumsum(prob_successes); % 累加到达到一定成功次数的概率
        acceptance_probability = max(acceptance_probabilities(i), confidence_level); % 如果当前概率大于或等于给定的信心水平，返回接受概率
    end
end

% 示例用法：分析当次品率为0.1（10%）和样本量为20时，95%信心水平下的接受概率
prob_defects = 0.1;
sample_size = 20;
confidence_level = 0.95;
acceptance_prob = analyze_acceptance(prob_defects, sample_size, confidence_level);

fprintf('当次品率为%.1f%%、样本量为%d时，95%信心水平下的接受概率为%.2f%%\n', prob_defects*100, sample_size, acceptance_prob*100);

%