最小二乘法求环件半径的matlab程序

x1=[350350350350350350350350350500500500500500500500500500650650650650650650650650650];x2=[2223.53.5

p=[xyones(length(x),1)]\z这样得到的就是平面z=p(1)*x+p(2)*y+p(3)祝你学习快乐!再问：xyz轴中如何显示所拟合的平面再答：方法很多，mesh函数最好

Xi=Xio(1±Δxi)Yi=Yio(1±Δyi)Δ是相对误差用Xio和Yio算得A,B,再用Xi,Yi算A',B'相减不就是误差了么,期间还可以根据需要略去Δ的二阶量不过我还是觉得算期望和方差更好

那个像E的符号是希腊字母,念“西格玛”,在数学上常表示为”求和“的意思.如果已知一条直线上的n个点(xi,yi),则求最接近这n个点的直线y=bx+a可以直接用此公式.b的分子展开即表示为：(x1y1

用的是最小二乘法,如果仅仅为了得到结果可以利用数学软件MATLAB解答,其中有专门的函数求解.你也可以参考大一高等代数中的最小二乘法,里面的过程很仔细

你的问题看得不是太懂,不过最小二乘法的函数是lsqcurvefit使用方法是：lsqcurvefit（fun,a0,x,y)其中fun为函数原型a0为最优化的初始值x,y为原始输入输出数据向量

MatlBurden　海员职责重担

使用matlab中的函数polyfit()计算N阶拟合,n为题目中的n,是一个具体数字程序如下：x=[x1,x2,x3,.,xn];y=[y1,y2,y3,...,yn];p=polyfit(x,y,

如果u,v,是未知,那么根本就用不了最小二乘法,如果u,v,是已知的话可以用,r1-r9数据经过矩阵变换后可以直接用线性回归就参数再问：感谢你的回答，是我弄错了，u,v已知，不过这两个方程式二元三次的

曲线不平滑主要还是你的数据少

不是已经回答了吗,你在命令窗口中输入如下命令：命令窗口输入：lslog(t)=c(1)+c(2)*log(X)+c(3)*log(Y)+c(4)*log(D)回车出结果

在equation里输入log(t)clog(x)log(y)log(d)即可再问：不对，它说是奇异矩阵再答：那可能是你数据的问题你选的年份如果太短的话就会出现这种问题再问：但是我看别人写的论文，数据

我给你个最小二乘拟合的例子自己体会一下：下面给定的是乌鲁木齐最近1个月早晨7:00左右(新疆时间)的天气预报所得到的温度数据表,按照数据找出任意次曲线拟合方程和它的图像.(2008年10月26~11月

命令窗口输入x=[0,0.5,1,1.5,2,2.5,3,3.5];y=[1,2.4,3.1,5.0,7,11,17,24];cftool在新的图形界面中,点data,creatdata,x与y选择相

四个方程三个未知数求解方法：只能求最小二乘意义下的最优解.方程：｛aijxj=bii=1,2,3,4;j=1,2,3｝求x1、x2、x3使：Q(x1,x2,x3)＝[b1-(a11x1+a12x2+a

内容很多,抓关键点就行了.一看判定系数R方,为0.72,拟合优度尚可.具体地说,在因变量的总变化中,有72.3%是由自变量P引起的,而27.7%是由其它因素引起的.模型拟合效果还不错.多大范围之内呢?

eviews用ls命令即可我替别人做这类的数据分析蛮多的

MATL：是material的缩写,“原料”的意思；ADIPRENE应该是adidas鞋子底部的减震单元,也有可能是其他品牌的、类似adidas鞋子结构的减震单元,这个我没有了解,你自己应该比较清楚吧

我看到很多人在这里问的三维数据了.你说的“圆拟合”在三维空间里指球拟合吗?如果你确定这样的话,把数据贴上来然后我写程序.或者你稍微具体说一下你想怎么拟合我们可以讨论下.再问：对，就是把几组三维的数据拟