% mkex3, experimentell störningsanalys vid minstakvadratmetoden
  clear, clf
  T=(40:5:60)';  Tplot=(40:60)';     % T-värden
  p=[55.3 71.9 92.5 118.0 149.4]';   % p-värden 
  grad=1, A=[ones(size(T)) T];       
  Aplot=[ones(size(Tplot)) Tplot]; 
  c=A\p;  r=p-A*c;                   % ostörd lösning, residual
  Fi=r'*r                            % kvadratavvikelsen
  kondA=cond(A)                      % konditionstalet
  subplot(2,2,1)
  plot(T,p,'x', Tplot,Aplot*c)
  Cdiff=[];                           
  for i=1:100                        % 100 simuleringar
    ys=p+0.05*(2*rand(size(T))-1);   % stört högerled
    cs=A\ys;                         % minstakv.lösning
    Cdiff=[Cdiff abs(c-cs)];         % matris med avvikelser
  end   
  maxcdiff=max(Cdiff');              % maximalavvikelse
  disp('     c        maxfel ')
  disp([c  maxcdiff'])

