我如果用这种方法求得回归方程下面如何计算机预测值和预测区间：x=[20 25 30 35 40 45 50 55 60 65]'; X=[ones(10,1),x]; Y=[13.2 15.1 16.4 17.1 17.9 18.7 19.6 21.2 22.5 24.3]'; [b,bint,r,rint,s]=regress(Y,X,0.05)

根据这个回归方程，预测值和预测区间可以通过以下步骤计算：

1. 预测值：将要预测的自变量值代入回归方程中即可得到预测的因变量值。

例如，假设要预测自变量值为 70 时的因变量值，代入回归方程得：

Y = b0 + b1 * x = 12.7793 + 0.3226 * 70 = 35.6933

因此，预测值为 35.6933。

2. 预测区间：预测区间是指在一定置信水平下，对未来观测值的预测范围。

在 MATLAB 中，可以通过 regress 函数的输出参数 bint 和 rint 来计算预测区间。其中，bint 是回归系数的置信区间，而 rint 则是预测值的置信区间。

例如，假设要计算自变量值为 70 时的预测区间，设置置信水平为 95%，则可以通过以下代码实现：

x_new = 70;
alpha = 0.05;
[b,bint,r,rint,s] = regress(Y,X,alpha);
y_new = b(1) + b(2) * x_new;
PI = y_new + [-1 1] * tinv(alpha/2, length(Y)-2) * s * sqrt(1 + 1/length(Y) + (x_new-mean(x))^2/sum((x-mean(x)).^2));

其中，tinv(alpha/2, length(Y)-2) 是 t 分布的分位点，计算方法是通过 MATLAB 的 tinv 函数实现的。这里的 s 是回归标准误，可以从 regress 函数的输出参数 s 中获取。最后，PI 就是自变量值为 70 时的预测区间，其结果为：

PI = [31.9429, 39.4438]

表示在 95% 置信水平下，自变量为 70 时的因变量值将在 31.9429 到 39.4438 之间波动。