方程拟合度大小

很少说拟合率,基本上都说拟合优度（专业）.拟合优度越接近1,说明拟合效果越好.

拟合x1和y之间的曲线,用12次多项式拟合x1={1.5,1.5,2,2,2.5,2.5,2.5,2.5,3,3,3,3};y={1,0.99,0.98,0.97,0.98,0.975,0.97,0.

我是高三之后才总结出学习数学的方法的,首先你必须对自己有信心.你得坚信我能学好数学.其次你说的题海战术,这是一个历史悠久的战术了,为什么这么多年还没有淘汰,就是它适合大多数的学生,你做题做的多,见得就

要看是什么曲线了啊,系数都是会给你看到的我替别人做这类的数据分析蛮多的再问：嗯，就是一个很简单的散点图，用线性拟合出直线，但是SPSS17.0版本不显示拟合直线的方程，而22.0版本就显示方程，不知道

首先你给的题目有问题,Y只有59个数据,所以我给X多增加了2个.其次你怎么没赏分最后的结果是只有这样的人才会来解答你的问题了,clear;clc;x=30:5:320;y=[33.4537.2340.

sftool工具箱再问：我没接触过matlab,能不能说详细点呢

1、你可以用nlinfit（）函数拟合,精度比较高.2、用matlab的拟合工具箱cftool也是非常方便,而且不用编程.你只要将y=d*(b-exp(-x/c))*exp(-2*a*log(b*ex

两个命令就可以polyfitpolyval查下帮助

可以用cftool,自己选用什么函数拟合,clearA=xlsread('1.xls');[M,N]=size(A);x=1:M;y=1:N;cftool(x,y,A)

这个可以成为方程的解释率也可以理解为拟合率吧说明你的方程可以解释82%的变异,拟合度比较好

x=[1997199819992000200120022003200420052006200720082009];y=[5156513865267434847596881070311384123431

clc,clearallx=[-20.0000 -15.0000 -12.5000 -10.0000 -7.5000 -5.0000 -2.

首先,提供的四组（xi,yi）坐标值是不够的,即使拟合其正确性是不高的,最好能提供十组数据.其次,可以将n=A+B/x^2+C/x^4代人y=(1-n)^2/(1+n)^2后,进行拟合其系数A、B、C

x=[1234566.677.58.571015202528.5733.33405066.67100];y=[50.6540.5734.7931.2528.6226.6725.6824.5322.95

就在最开头,点开扩展

试一下：functiony=fun_009(a,x)x1=x(1,:);x2=x(2,:);x3=x(3,:);x4=x(4,:);x5=x(5,:);y=a(1)+a(2)*x1+a(3)*x2+a

这不用什么软件,这其实就是采用最小二乘法,自己知道了原理,完全可以自己编个程序.原理就是,求和[y-f(t)]^2的最小值,根据最小值条件可以计算出kl,k2.f(t)就是按照每组实验数据代入y的计算

可能是因为P(v)对参数b太敏感,成为病态函数.可以改写函数成ln(-ln(1-P))=bln((v-v0)/(va-v0)).代码如示：v=[3252347638146615807594381044

R表示的是拟合优度,它是用来衡量估计的模型对观测值的拟合程度.它的值越F的值是回归方程的显著性检验,表示的是模型中被解释变量与所有解释变量之间

y=3*exp[A*(1/x-1/298)]y/3=exp[A*(1/x-1/298)]两边取对数,得ln(y/3)=A*(1/x-1/298)令Y=ln(y/3),X=(1/x-1/298)显然变成