y = 813402593.2415 + 1.0527x1 + 7.8389x2 + -6.4792x3 + -5638.5189x4 + 0.34774x5 + 3.5502x6，对此方程绘制多元回归曲线，用matlab实现

首先，我们需要导入数据并拟合多元线性回归模型。假设我们的数据文件名为“data.csv”，包含6列自变量和1列因变量：

% 导入数据
data = readmatrix('data.csv');

% 分离自变量和因变量
x = data(:,1:6);
y = data(:,7);

% 拟合多元线性回归模型
mdl = fitlm(x,y);

接下来，我们可以使用`meshgrid`函数生成平面上的网格点，并计算每个点的预测值。然后，使用`surf`函数绘制回归曲面：

% 生成网格点
[x1,x2] = meshgrid(min(x(:,1)):100:max(x(:,1)), min(x(:,2)):100:max(x(:,2)));
[n1,n2] = size(x1);
x3 = ones(n1, n2) * mean(x(:,3));
x4 = ones(n1, n2) * mean(x(:,4));
x5 = ones(n1, n2) * mean(x(:,5));
x6 = ones(n1, n2) * mean(x(:,6));
X = [x1(:), x2(:), x3(:), x4(:), x5(:), x6(:)];

% 计算预测值
Y = predict(mdl, X);

% 绘制回归曲面
surf(x1,x2,reshape(Y,n1,n2));
xlabel('x1');
ylabel('x2');
zlabel('y');

这样，就可以得到多元回归曲面的可视化结果了。完整的代码如下：

% 导入数据
data = readmatrix('data.csv');

% 分离自变量和因变量
x = data(:,1:6);
y = data(:,7);

% 拟合多元线性回归模型
mdl = fitlm(x,y);

% 生成网格点
[x1,x2] = meshgrid(min(x(:,1)):100:max(x(:,1)), min(x(:,2)):100:max(x(:,2)));
[n1,n2] = size(x1);
x3 = ones(n1, n2) * mean(x(:,3));
x4 = ones(n1, n2) * mean(x(:,4));
x5 = ones(n1, n2) * mean(x(:,5));
x6 = ones(n1, n2) * mean(x(:,6));
X = [x1(:), x2(:), x3(:), x4(:), x5(:), x6(:)];

% 计算预测值
Y = predict(mdl, X);

% 绘制回归曲面
surf(x1,x2,reshape(Y,n1,n2));
xlabel('x1');
ylabel('x2');
zlabel('y');

需要注意的是，该方法只适用于自变量为2~3个的情况。如果自变量更多，可以考虑使用主成分回归或LASSO回归等方法来降低自变量的维度。