x = data(:, 1); y = data(:, 2); % 给x进行排序，方便绘制区间图 [X, I] = sort(x); Y = y(I); x = X; y = Y; [p, s] = polyfit(x, y, 1); y1 = polyval(p, x); [yfit, dy] = polyconf(p, x, s, 'predopt', 'curve'); patch([x; flipud(x)], [yfit - dy; flipud(yfit + dy)], [231 231 231] / 255, 'FaceA', 0.95, 'EdgeA', 0); hold on; s = scatter(x, y, 'r'); s.LineWidth = 1.25; plot(x, y1, 'Color', [63 63 63] / 255, 'linewidth', 2.5); hold off;优化这一段代码

这段代码本身已经比较简洁和高效，但是我们可以针对一些细节进行优化，例如：

1. 添加注释：在代码中添加注释有助于提高代码的可读性和可维护性。

2. 使用变量名代替数字：将数字颜色值和 FaceA/EdgeA 值替换成有意义的变量名，可以提高代码的可读性。

3. 统一变量名：在代码中，x 和 X、y 和 Y 的命名混淆了变量的含义，应该统一变量名，避免混淆。

4. 合并绘图命令：将绘图命令合并在一起，提高代码的可读性。

下面是优化后的代码：

% 读取数据
x = data(:, 1);
y = data(:, 2);

% 对 x 进行排序
[x_sorted, idx] = sort(x);
y_sorted = y(idx);

% 线性回归分析
[p, s] = polyfit(x_sorted, y_sorted, 1);
y_fit = polyval(p, x_sorted);
[y_confidence_interval, dy] = polyconf(p, x_sorted, s, 'predopt', 'curve');

% 绘制图形
face_alpha = 0.95;
edge_alpha = 0;
confidence_color = [231, 231, 231] / 255;
scatter_color = 'r';
line_color = [63, 63, 63] / 255;
line_width = 2.5;

patch([x_sorted; flipud(x_sorted)], [y_fit - dy; flipud(y_fit + dy)], confidence_color, 'FaceA', face_alpha, 'EdgeA', edge_alpha);
hold on;
scatter(x_sorted, y_sorted, scatter_color, 'LineWidth', line_width);
plot(x_sorted, y_fit, 'Color', line_color, 'LineWidth', line_width);
hold off;

% 添加注释
title('线性回归分析图');
xlabel('自变量');
ylabel('因变量');
legend({'置信区间', '散点图', '线性回归线'}, 'Location', 'NorthWest');