列出数学建模第五版中的酶促反应回归分析方法，并给出对应matlab代码

数学建模第五版中的酶促反应回归分析方法包括：

1. 基本回归分析
2. 非线性回归分析
3. 参数估计和置信区间
4. 模型选择和诊断
5. 多元回归分析
6. 时间序列分析

以下是对应的Matlab代码：

1. 基本回归分析

% 导入数据
data = readtable('data.xls');

% 提取自变量和因变量
x = data(:,1);
y = data(:,2);

% 拟合线性回归模型
mdl = fitlm(x,y);

% 绘制散点图和回归线
plot(x,y,'o')
hold on
plot(mdl)

2. 非线性回归分析

% 导入数据
data = readtable('data.xls');

% 提取自变量和因变量
x = data(:,1);
y = data(:,2);

% 拟合非线性回归模型
fun = @(b,x) b(1)*exp(-b(2)*x);
mdl = fitnlm(x,y,fun,[1,1]);

% 绘制散点图和拟合曲线
plot(x,y,'o')
hold on
xrange = linspace(min(x),max(x),100);
yhat = predict(mdl,xrange');
plot(xrange,yhat)

3. 参数估计和置信区间

% 导入数据
data = readtable('data.xls');

% 提取自变量和因变量
x = data(:,1);
y = data(:,2);

% 拟合线性回归模型
mdl = fitlm(x,y);

% 估计参数和置信区间
CI = coefCI(mdl);
disp(CI)

4. 模型选择和诊断

% 导入数据
data = readtable('data.xls');

% 提取自变量和因变量
x = data(:,1);
y = data(:,2);

% 拟合多项式回归模型
mdl1 = fitlm(x,y,'poly1');
mdl2 = fitlm(x,y,'poly2');

% 模型比较和诊断
anova(mdl1,mdl2)
plotResiduals(mdl2)

5. 多元回归分析

% 导入数据
data = readtable('data.xls');

% 提取自变量和因变量
x = data(:,1:2);
y = data(:,3);

% 拟合多元回归模型
mdl = fitlm(x,y);

% 估计参数和置信区间
CI = coefCI(mdl);
disp(CI)

6. 时间序列分析

% 导入数据
data = readtable('data.xls');

% 提取时间序列数据
y = data(:,2);
t = datetime(data(:,1),'InputFormat','yyyy-MM-dd');

% 拟合时间序列模型
mdl = arima(1,1,1);
estmdl = estimate(mdl,y);

% 预测未来数据
future = forecast(estmdl,365);
futuredates = t(end)+1:365+t(end);
plot(t,y)
hold on
plot(futuredates,future)