matlabsens斜率估计

Matlab中的"matlabsens"函数主要用于进行敏感性分析，特别是对于模型参数或变量的不确定性影响的评估。斜率估计通常指的是在敏感性分析中，当你改变某个输入参数（比如模型系数）时，输出结果（比如模型预测值）随该参数变化的斜率，也就是敏感度或灵敏度指标。

在使用`matlabsens`时，你可以按照以下步骤进行斜率估计：

1. **准备模型和数据**：确保你有一个定义好的数学模型，并且数据集包含所有需要分析的参数。

2. **设置参数范围**：定义每个参数可能的变化范围，这通常是通过数组或矩阵来表示。

3. **运行模型**：创建一个函数，接受这些参数作为输入，计算并返回模型的结果。

4. **调用matlabsens**：使用`matlabsens`函数，传入模型函数、参数范围以及可能的默认参数值。这个函数会生成一系列参数组合，并计算对应结果的梯度，从而得到斜率估计。

5. **分析结果**：`matlabsens`会返回一个结构，其中包含了斜率、临界值、不确定性和相关的信息。你可以根据需要查看这些结果，了解哪些参数对结果的影响最大。

相关问题：
1. `matlabsens`函数的具体语法是怎样的？
2. 如何处理模型函数的输入和输出？
3. 有没有办法在`matlabsens`中设置特定参数的不确定性模型？
4. 如何解读`matlabsens`输出的斜率和临界值含义？