已知一组实验数据如表所示，求它的线性拟合曲线,并画图显示原始数据(红色*点)及拟合线(黑色虚线)。matlab

在MATLAB中，你可以使用`polyfit`函数来计算线性回归模型，并用`polyval`绘制拟合线。假设你有一个二维数组`data`，其中的第一列是自变量(x值)，第二列是因变量(y值)。以下是步骤：

% 假设 data = [x, y] 是你的实验数据，x是横坐标，y是纵坐标
x = data(:, 1);
y = data(:, 2);

% 使用 polyfit 计算线性回归系数 (斜率m和截距b)
p = polyfit(x, y, 1); % 1表示我们做的是线性拟合

% 计算拟合线上任意一点的y值
x_fit = linspace(min(x), max(x)); % 创建拟合线的x范围
y_fit = polyval(p, x_fit); 

% 绘制原始数据和拟合线
figure;
plot(x, y, 'ro', 'MarkerSize', 8); % 红色星形标记原始数据
hold on; % 保持当前图形以便添加更多内容
plot(x_fit, y_fit, '--k'); % 黑色虚线表示拟合线
xlabel('X轴');
ylabel('Y轴');
title('线性拟合');
legend('原始数据', '拟合线');

% 显示拟合结果
disp(['直线方程: Y = ', num2str(p(1)), '* X + ', num2str(p(2))]);

运行上述代码后，你会得到一个图表，显示了原始数据点和通过拟合得出的线性趋势。