一、专栏简介与目标
欢迎来到《数学建模实战攻略》专栏！本专栏旨在帮助初学者、参加数学建模竞赛的学生以及对数学建模感兴趣的研究者和开发者全面了解数学建模的知识体系，掌握建模方法和技巧，提高解决实际问题的能力。
本专栏将涵盖数学建模的基本概念、方法论、常用数学理论和工具、编程工具与软件、实战案例分析、数学建模竞赛攻略以及高级建模技巧与拓展等内容。通过循序渐进地学习，希望大家能在数学建模的道路上取得长足进步。
二、数学建模的重要性及应用领域
数学建模是利用数学方法和思想对现实世界中的各种问题进行抽象、分析和解决的过程。在科学研究、工程技术和经济管理等领域中，数学建模被广泛应用于预测未来趋势、优化决策和资源分配、分析复杂系统等方面，具有很高的实用价值。
以下是数学建模在不同领域的典型应用：
- 生物医学：基因组学、蛋白质结构预测、药物设计、流行病传播等。
- 交通物流：交通流量预测、路径规划、调度优化等。
- 环境科学：气候变化预测、污染物扩散模拟、生态系统评估等。
- 金融经济：股票市场分析、信用评分、风险管理等。
- 工程技术：结构优化设计、过程控制、能源系统规划等。
为了更好地展示数学建模在实际应用中的效果，下面我们将通过一个简单的例子来说明如何使用MATLAB进行线性回归分析。
三、MATLAB实例：线性回归分析
线性回归是一种基本的预测和分析方法，适用于研究变量之间的线性关系。在这个例子中，我们将使用MATLAB对某城市的人口与房价数据进行线性回归分析，预测未来的房价走势。
- 准备数据：假设我们有以下人口（单位：万人）和房价（单位：万元/平方米）的数据：
