如何利用Matlab结合一元二次回归分析重庆市房价与居民收入的关系并预测未来房价走势？请提供详细步骤和示例代码。

为了准确预测房价走势，结合居民收入数据，我们可以使用Matlab的一元二次回归分析方法。在此过程中，最小二乘法被用来确定回归模型的参数，以实现房价的准确预测。以下详细步骤和示例代码将帮助你完成这一分析过程。

参考资源链接：[重庆房价预测：Matlab模型揭示收入与走势](https://wenku.csdn.net/doc/3z4hr4qw9q?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，我们需要收集和整理重庆市的房价数据以及居民人均可支配收入数据。这些数据可以通过政府公开资料、房地产报告或通过问卷调查获得。数据收集完毕后，我们需要在Matlab环境中导入这些数据，并进行预处理，确保数据的准确性和可用性。

接下来，我们将构建一元二次回归模型。在Matlab中，我们可以使用polyfit函数来拟合一元二次回归模型，该函数的基本用法是polyfit(x, y, n)，其中x和y分别是自变量和因变量的数据集，n是多项式的阶数，在这里应该设置为2。例如，如果我们有两个数组，一个是年份，另一个是对应年份的房价，则可以使用以下代码进行模型拟合：

x = [年份数据]; % 假设为1xN数组，N为数据点数量
y = [对应年份的房价数据]; % 假设为1xN数组
p = polyfit(x, y, 2); % 使用一元二次多项式进行拟合

拟合完成后，我们可以使用polyval函数计算拟合的模型对于给定自变量x的预测值。例如：

y_pred = polyval(p, x); % 使用拟合的参数计算预测值

为了评估模型的拟合优度，我们可以计算决定系数R²，并绘制实际数据和预测数据的散点图和拟合曲线图，以便直观地观察模型的拟合效果。在Matlab中，我们可以使用以下代码：

y_real = [实际房价数据]; % 假设为1xN数组
R2 = 1 - sum((y_real - y_pred).^2) / sum((y_real - mean(y_real)).^2); % 计算决定系数
plot(x, y_real, 'bo', x, y_pred, 'r-'); % 绘制散点图和拟合曲线
legend('实际数据', '拟合曲线');
title('房价预测模型');

在完成模型构建和评估后，我们可以使用得到的模型参数进行未来房价的预测。假设我们想要预测未来两年的房价，可以将未来的年份数据代入模型中计算预测值。

通过上述步骤，我们可以得到一个基于Matlab的一元二次回归模型，用于分析和预测重庆市房价与居民收入之间的关系。这不仅有助于理解市场走势，还能为房地产投资决策提供科学依据。

最后，建议深入阅读《重庆房价预测：Matlab模型揭示收入与走势》这篇资料，以获得更全面的理解和更多的应用实例。这份资料详细解释了如何利用Matlab进行房价预测，并提供了实际的数据分析过程和结果，将为你提供深入学习和实践的机会。

参考资源链接：[重庆房价预测：Matlab模型揭示收入与走势](https://wenku.csdn.net/doc/3z4hr4qw9q?spm=1055.2569.3001.10343)