如何用matlab画出促销（如618、双十一等）对产品需求量的影响图形，该用什么模型，给出具体的方法和代码

很高兴回答您的问题！关于如何用matlab画出促销对产品需求量的影响图形，常见的模型有线性回归模型和ARIMA模型。下面我将介绍两种具体的方法和代码。

方法一：线性回归模型

线性回归模型假设促销对产品需求量的影响呈现线性关系，即需求量与促销存在着一定的线性函数关系。下面是具体步骤：

1. 收集数据：收集产品需求量和促销信息的时间序列数据。

2. 绘制散点图：在matlab中用散点图绘制产品需求量和促销的关系图。

3. 构建模型：构建线性回归模型，并用matlab中的regress函数估计模型参数。

4. 绘制拟合曲线：用matlab绘制拟合曲线，表示产品需求量与促销的线性关系。

下面是示例代码：

% 模拟数据
x = [1:20]';
y = 2*x + randn(20,1);

% 绘制散点图
scatter(x,y)

% 构建线性回归模型
X = [ones(length(x),1),x];
[b,bint,r,rint,stats] = regress(y,X);

% 绘制拟合曲线
hold on
plot(x,X*b)
hold off

方法二：ARIMA模型

ARIMA模型假设产品需求量和促销之间存在着一定的时间序列关系，即需求量和促销的时间序列是统计上相关的。下面是具体步骤：

1. 收集数据：收集产品需求量和促销信息的时间序列数据。

2. 数据预处理：对数据进行平稳化处理，即使得序列的均值和方差都稳定。

3. 建立ARIMA模型：探索产品需求量和促销的时间序列，确定最佳的p、q和d值，并拟合ARIMA模型。

4. 数据预测：用ARIMA模型对未来的需求量进行预测。

下面是示例代码：

% 模拟数据
x = [1:20]';
y = 2*x + randn(20,1);

% 构建ARIMA模型
Mdl = arima(2,1,1); % 这里的2,1,1是p,q,d的值
EstMdl = estimate(Mdl,y);

% 数据预测
out = forecast(EstMdl,10);

% 绘制图形
plot(y)
hold on
plot(21:30,out)
hold off

对于具体的应用场景，需要根据实际情况选择适合的方法和模型。希望以上方法能对您有所帮助，如果您还有其他问题，请随时提问！