专业指导：提升职场竞争力的实用策略与方法

首先，我们需要准备数据。假设我们已经有了技术进步水平指数、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，分别存储在变量`tech_index`、`charging_facility_index`和`new_energy_sales_growth_rate`中。接下来，我们将使用`polyfit`函数拟合多元线性回归方程，然后使用`polyval`函数计算拟合后的值，最后使用`plot`函数绘制图形。 MATLAB代码如下： ```MATLAB % 假设已有数据 tech_index = [1, 2, 3, 4, 5]; charging_facility_index = [2, 3, 4, 5, 6]; new_energy_sales_growth_rate = [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5]; % 拟合多元线性回归方程 p = polyfit(tech_index', new_energy_sales_growth_rate', 1); % 计算拟合后的值 y_pred = polyval(p, tech_index'); % 绘制图形 figure; plot(tech_index, new_energy_sales_growth_rate, 'o', 'MarkerSize', 8, 'MarkerFaceColor', 'b'); hold on; plot(tech_index, y_pred, 'r-', 'LineWidth', 2); xlabel('技术进步水平指数'); ylabel('新能源汽车销售量增长率'); legend('实际值', '拟合值'); title('多元线性回归方程拟合结果'); grid on; ``` 这段代码首先定义了三个自变量和一个因变量的数据，然后使用`polyfit`函数拟合了一个一次多项式回归方程。接着，使用`polyval`函数计算了拟合后的值。最后，使用`plot`函数绘制了实际值和拟合值的散点图以及拟合线。