不是这样的，是多变量非线性拟合

对于多变量非线性拟合，可以使用MATLAB中的Curve Fitting Toolbox中的nlinfit函数进行拟合，该函数可以拟合多个自变量和多个非线性函数。

具体步骤如下：

1. 准备数据

假设我们有两个自变量x1和x2，以及一个因变量y。我们需要将这些数据存储在一个矩阵中，其中每行代表一个观测数据点。

2. 定义非线性函数

假设我们要拟合的非线性函数是y = a1 * exp(-b1*x1) + a2 * exp(-b2*x2)。我们需要将这个函数定义为一个MATLAB函数，例如：

function y = myFun(x, a1, b1, a2, b2)
    y = a1 * exp(-b1*x(:,1)) + a2 * exp(-b2*x(:,2));
end

其中，x是包含自变量x1和x2的数据矩阵，a1、b1、a2、b2是需要拟合的参数。

3. 进行拟合

使用nlinfit函数进行拟合，该函数的语法如下：

beta = nlinfit(x, y, @myFun, beta0)

其中，x是包含自变量x1和x2的数据矩阵，y是因变量y的向量，@myFun是定义的非线性函数，beta0是需要拟合的参数的初始值。

4. 分析拟合结果

使用beta变量可以获取拟合出来的参数值，可以根据需要进行分析和处理。

以上就是在MATLAB中进行多变量非线性拟合的方法。