clear;clc data=xlsread('D:\wrn\rrd.xlsx'); X1=data(:,1); X2=data(:,2); X3=data(:,3); Y=data(:,4); X=[X1,X2,X3];Y1=Y; ft=@(b,X) b(1)+b(2).*X(:,1)+b(3).*X(:,2)+b(4).*X(:,3)+b(5).*X(:,1).*X(:,1)+b(6).*X(:,1).*X(:,2)+b(7).*X(:,2).*X(:,2)+b(8).*X(:,1).*X(:,3)+b(9).*X(:,2).*X(:,3)+b(10).*X(:,3).*X(:,3); B=[7.880227 0.009068 -0.129705 0.196458 -0.00005 -0.000608 0.000708 -0.000171 -0.000953 -0.000587]; Rfit=fitnlm(X,Y,ft,B); disp(Rfit);%输出拟合结果 beta=Rfit.Coefficients.Estimate;%所求出的回归系数 xp=1:1:48;%自变量组的索引 yp=ft(beta,[X1,X2,X3]);%预测值 residuals=Y-yp; C=[1:48];%自变量组的索引,可以删去，C=xp plot(C,Y1,'r-','DisplayName','真实值');%C可以换成xp(先不换了） hold on; plot(xp,yp,'k-','DisplayName','预测值'); legend('真实值','预测值'); title('柔软度效果图'); hold off; % 计算标准化回归系数 betaStd = Rfit.Coefficients.Estimate ./ (sqrt(diag(Rfit.CoefficientCovariance))); disp('标准化回归系数：'); disp(betaStd);请在上述代码中加入求置信区间值的代码，并输出置信区间的范围值

在 MATLAB 中，可以使用 `coefCI` 函数来计算回归系数的置信区间。具体修改代码如下：

clear;clc
data=xlsread('D:\wrn\rrd.xlsx');
X1=data(:,1);
X2=data(:,2);
X3=data(:,3);
Y=data(:,4);
X=[X1,X2,X3];Y1=Y;
ft=@(b,X) b(1)+b(2).*X(:,1)+b(3).*X(:,2)+b(4).*X(:,3)+b(5).*X(:,1).*X(:,1)+b(6).*X(:,1).*X(:,2)+b(7).*X(:,2).*X(:,2)+b(8).*X(:,1).*X(:,3)+b(9).*X(:,2).*X(:,3)+b(10).*X(:,3).*X(:,3);
B=[7.880227 0.009068 -0.129705 0.196458 -0.00005 -0.000608 0.000708 -0.000171 -0.000953 -0.000587];
Rfit=fitnlm(X,Y,ft,B);
disp(Rfit);%输出拟合结果
beta=Rfit.Coefficients.Estimate;%所求出的回归系数
xp=1:1:48;%自变量组的索引
yp=ft(beta,[X1,X2,X3]);%预测值
residuals=Y-yp;
C=[1:48];%自变量组的索引,可以删去，C=xp
plot(C,Y1,'r-','DisplayName','真实值');%C可以换成xp(先不换了）
hold on;
plot(xp,yp,'k-','DisplayName','预测值');
legend('真实值','预测值');
title('柔软度效果图');
hold off;

% 计算标准化回归系数
betaStd = Rfit.Coefficients.Estimate ./ (sqrt(diag(Rfit.CoefficientCovariance)));
disp('标准化回归系数：');
disp(betaStd);

% 计算回归系数的置信区间
CI = coefCI(Rfit);
disp('回归系数的置信区间：');
disp(CI);

其中，`CI` 即为回归系数的置信区间，输出后即可得到置信区间的范围值。