由问题一产生的数据，分别计算x和y的方差，以及协方差和相关系数，并与理论值比较

对于由随机变量`random_variables`和线性方程计算出的`y_values`，我们可以计算它们的方差、协方差和相关系数，以评估实际数据与理论值是否一致。这里假设理论值是零相关，因为线性关系导致了完全正交的`y`值。

首先，我们需要导入必要的统计函数，并计算方差和协方差：

% 导入统计工具箱
if ~isToolboxAvailable('Statistics')
    error('需要 Statistics and Machine Learning Toolbox');
end

% 计算x的方差和协方差（由于x就是原始随机变量，它们是一致的）
var_x = var(random_variables);
cov_xy = cov([random_variables y_values]); % x和y的联合方差

% 方差是一个数，协方差是二维数组的第一行第一列元素
var_y = cov_xy(1, 1);

% 相关系数是协方差除以各自的标准差之积
corr_xy = cov_xy(1, 2) / (sqrt(var_x) * sqrt(var_y));

理论上，对于线性关系`y = -2x + 1`，由于随机变量`random_variables`服从均值为0的分布，其方差应该是固定的（假设是1，因为范围是[0, 3]，平均值为1.5）。因此，方差应接近于1。协方差`cov_xy`应该是0，因为`y`是由`x`的线性变换得到的，所以变动趋势相互抵消。相关系数`corr_xy`理论上应当接近于0，表示无关联。

你可以通过比较这些数值与理论值验证结果，如果有较大偏差，可能是由于样本波动或计算误差。注意在实际应用中，相关系数可能会稍微偏离0，因为有抽样误差的存在。