利用多元线性回归方程模型拟定MATLAB代码，以技术进步水平指数，充电设施建设情况指数为自变量，新能源汽车销售量增长率为因变量绘图

首先，我们需要准备数据。假设我们已经有了一个包含技术进步水平指数、充电设施建设情况指数和新能源汽车销售量增长率的数据集，数据集的格式如下： ``` data = [ 技术进步水平指数1, 充电设施建设情况指数1, 新能源汽车销售量增长率1; 技术进步水平指数2, 充电设施建设情况指数2, 新能源汽车销售量增长率2; ... ]; ``` 接下来，我们可以使用MATLAB的多元线性回归函数`regress`来拟合模型，并使用`plot`函数绘制散点图和回归线。以下是MATLAB代码： ```MATLAB % 导入数据 data = [ 技术进步水平指数1, 充电设施建设情况指数1, 新能源汽车销售量增长率1; 技术进步水平指数2, 充电设施建设情况指数2, 新能源汽车销售量增长率2; ... ]; % 将数据分为自变量X和因变量Y X = data(:, 1:2); % 提取技术进步水平指数和充电设施建设情况指数作为自变量 Y = data(:, 3); % 提取新能源汽车销售量增长率作为因变量 % 拟合多元线性回归模型 mdl = regress(Y, X); % 绘制散点图和回归线 scatter(X(:, 1), X(:, 2), Y); hold on; plot(X(:, 1), X(:, 2), 'r', 'LineWidth', 2); % 红色虚线表示回归线 xlabel('技术进步水平指数'); ylabel('充电设施建设情况指数'); title('多元线性回归方程'); legend('散点图', '回归线'); hold off; ``` 这段MATLAB代码将根据给定的数据集拟合一个多元线性回归模型，并绘制出技术进步水平指数、充电设施建设情况指数与新能源汽车销售量增长率之间的关系图。