% mkex2stat, praktisk statistik vid minstakvadratanpassning
  clear, clf
  m=7; n=2;  t=(0:500:3000)'; 
  x=[0.1000 0.0892 0.0776 0.0705 0.0603 0.0542 0.0471]';
  y=log(x);                        
  A=[ones(size(t)) t];  c=A\y;                        
  yanp=A*c;  r=y-yanp;  Fi=r'*r;   % Fi är kvadratavvikelsen
  s2=Fi/(m-n)                      % skattad varians i y 
  W=inv(A'*A); sigma2c=diag(W)*s2; % varianser i c-värdena
  standfel=sqrt(sigma2c);          % standardavvikelser i c
  c1=c(1), c1fel95=2*standfel(1)   % 95% konfidensintervall för c1
  c2=c(2), c2fel95=2*standfel(2)   % 95% konfidensintervall för c2
  x0=exp(c1);                      % parametern x0 i expon.modellen
  x0min=exp(c1-c1fel95);           % undre gräns för x0 
  x0max=exp(c1+c1fel95);           % övre gräns för x0 
  x0_intval=[x0min x0  x0max]      % konfidensintervall för x0 (95%)
  k=-c2;                           % parametern k i expon.modellen
  kmin=-c2-c2fel95;               
  kmax=-c2+c2fel95;
  k_intval=[kmin k  kmax]          % konfidensintervall för k (95%)


  
