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，可以使用`polyfit`函数来进行线性拟合，然后通过一些数学公式计算回程误差、重复性误差和线性度。首先，我们需要对数据点进行排序并计算线性回归：

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

% 对数据排序
[x_sorted, idx] = sort(x);
y1_sorted = y1(idx);

% 线性拟合
p = polyfit(x_sorted, y1_sorted, 1); % 拟合一次多项式

% 计算线性度（斜率）
linear_coefficient = p(1);
linearity = abs(linear_coefficient - 1) * 100; % 线性度百分比

% 计算回程误差（每个点的残差）
residuals = y1_sorted - polyval(p, x_sorted);

% 计算平均回程误差
mean_residual = mean(residuals);

% 计算重复性误差（最大值减去最小值）
repeatability = max(residuals) - min(residuals);

% 绘制散点图和直线
scatter(x, y1, 'filled');
hold on;
plot(x_sorted, polyval(p, x_sorted), 'r', 'LineWidth', 2);
xlabel('X');
ylabel('Y');
title(['Linearity: ', num2str(linearity, '%') '%%', ...
       '\nMean Residual: ', num2str(mean_residual), ...
       '\nRepeatability Error: ', num2str(repeatability)]);
legend('Data', 'Linear Fit');

% 关闭多余图形
hold off;

上述代码会生成一个包含原始数据点的散点图以及线性拟合后的直线，同时还会在标题中显示线性度、平均回程误差和重复性误差的数值。