matlab计算财政收入和其它变量之间的相关系数，建立多元线性回归模型，并给出2030年财政收入的预测值和预测区间

首先，需要准备好相关数据，包括财政收入和其它变量的数据，数据可以从相关部门获取或者自己收集整理。在MATLAB中，可以使用`corrcoef`函数计算变量之间的相关系数，使用`regress`函数建立多元线性回归模型。

下面是一个示例代码，假设财政收入与GDP、税收、人口等变量有关，数据已经存储在变量`data`中：

% 计算相关系数矩阵
corr_matrix = corrcoef(data);

% 建立多元线性回归模型
X = data(:,2:end); % 自变量矩阵
y = data(:,1); % 因变量向量
[b, bint, r, rint, stats] = regress(y, [ones(size(X,1),1), X]);

% 预测2030年财政收入的值和预测区间
new_data = [2030, GDP, tax, population]; % 假设2030年的GDP、税收、人口数据已知
new_y = [1, new_data]*b; % 预测的财政收入值
new_y_interval = [1, new_data]*bint; % 预测的财政收入区间

在以上代码中，`corr_matrix`是变量之间的相关系数矩阵；`b`是回归系数，`bint`是回归系数的置信区间；`new_y`是预测的2030年财政收入值，`new_y_interval`是预测的财政收入的置信区间。

需要注意的是，以上代码仅为示例，具体计算需要根据实际情况进行调整。另外，建立的模型需要进行检验和优化，以保证其可靠性和准确性。