请为我写出不使用Morris包用matlab实现Morris敏感性分析

Morris 敏感性分析是一种统计方法，用于评估模型输入参数对输出结果的影响程度。虽然 MATLAB 官方库并未直接提供 Morris 分析工具箱 (Morris Toolbox)，但是我们可以手动编写一些基本步骤来实现这个功能。以下是一个简单的示例，展示了如何在 MATLAB 中使用自定义函数进行 Morris 分析：

首先，确保你有一个包含模型输入和输出的数据集 `X` 和 `Y`。假设你的模型 `model` 接受输入 `X` 并返回输出 `Y`。

% 假设 X 是输入数据矩阵，Y 是对应的输出数据
nruns = 100; % Morris 分析运行次数
nparams = size(X, 2); % 参数总数

% 初始化 Morris 分析所需变量
delta = zeros(nparams, 1);
mu = zeros(nparams, 1);
sigma = zeros(nparams, 1);

for i = 1:nparams
    [delta(i), mu(i), sigma(i)] = morris_analysis(model, X, Y, i, nruns);
end

% 简化的 Morris 分析函数
function [delta, mu, sigma] = morris_analysis(model, X, Y, param_idx, runs)
    % 更改代码以设置单个参数值
    perturbed_X = perturb(X, param_idx, 1/nparams);
    
    % 运行模型并收集结果
    results = zeros(runs, 1);
    for run = 1:runs
        results(run) = model(perturbed_X(:, run));
    end
    
    % 计算 Morris 分析统计量
    delta(param_idx) = std(results) / sqrt(runs);
    mu(param_idx) = mean(results);
    sigma(param_idx) = sqrt(sum((results - mu(param_idx)).^2) / (runs * (runs - 1)));
end

这个代码片段定义了一个名为 `morris_analysis` 的函数，它接收模型、输入数据、输出数据、待分析的参数索引和运行次数。`perturb` 函数用于创建每个参数的扰动版本。

请注意，这个示例非常基础，实际应用中可能还需要处理更复杂的情况，例如错误处理、参数空间的划分、以及图形可视化。如果你已经有了 Morris 分析的相关库，使用起来会更为方便。