eviews中多项式函数拟合

egress这个也是

假如说你要求的函数的形式如y=a*x.^2+b*x+c若要保证过（7,9）这点,你就可把函数的形式改为y-9=a*(x-7).^2+b*(x-7)即y=a*(x-7).^2+b*(x-7)+9把这函数

我的作业题给你看下clcclearx=[0123456];y=[233.565.45.69.8];p=polyfit(x,y,4)x1=0:0.02:6;y1=polyval(p,x1);plot(x

函数polyfit用于多项式曲线拟合p=polyfit(x,y,m)其中,x,y为已知数据点向量,分别表示横,纵坐标,m为拟合多项式的次数,结果返回m次拟合多项式系数,从高次到低次存放在向量p中.利用

yy=polyfit(t,y,4)%y求ln就可以一次拟合ye=log(y)yee=polyfit(t,ye,1)yyee=exp(yee)

分析－＞回归－＞曲线估计因变量　选　专利数自变量　选　时间模型　选　三次勾选　显示ANOVA表格确定.ModelSummarya\x09\x09\x09R　　　RSquare　　AdjustedRSq

n=3;p=polyfit(x,y,n);再问：额。。我说的是三个未知数的多项式，不是三次多项式再答：p=poly3fit(x,y,z,n);再问：可以给具体的程序操作么

functionp=naorthfit(x,y,m)%用途：多项式拟合%格式：x,y为数据向量,m为拟合正交多项式次数,p返回多项式%系数降幂排列psi=fliplr(eye(m+1,m+1));%转

是不是系数（参数）没有设定初始值?初始值就是随便附一个值,你就填1好了.

x=[1234566.677.58.571015202528.5733.33405066.67100];y=[50.6540.5734.7931.2528.6226.6725.6824.5322.95

clear;clcx=[0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300

closeallclear,clcf=inline('cc*loadh1.^2','cc','loadh1');loadh1=[0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9]

程序改成如下：A=[13631];s=poly2str(A,'x');x=unifrnd(0,5,150,1)%产生150个[05]上的均匀分布随机数y=polyval(A,x)%5阶多项式拟合p=p

已知x1={1040201040401029001033109585598998104174998249770810013396785}x2={31.20631.21330.8730.99428.75

其实做单变量拟合用EXCEL2003就可以实现.操作如下：选中两列数据,插入图表"XY散点图",在出现的散点图中右键任意一个散点,“添加趋势线”,选“多项式”或者“对数”“指数”等,可以在选项里勾选“

1.根据实际系统理论模型的阶数拟合.2.当然一般情况下,1的条件并不知道,这时可以采用尝试的方法.3.还可以使用样条拟合（这个能基本保证所有点在曲线上）,就是spline

dy应该是已知条件,原数据y的标准差,即y中的每一个点的测量误差,用它来估算拟合系数的误差再问：可是，我有一组x和y，要拟合曲线，确定最佳阶数的话，怎么定dy呢?再答：如果不需要计算系数误差就无需dy

x=-1:0.05:1;y=1./(1+25*x.^2);p=polyfit(x,y,9);s=vpa(poly2sym(p))f=polyval(p,x);plot(x,f,x,y,'o')再问：不

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严格的来说,二次多项式拟合不是最小二乘拟合.lsqnonlin()、lsqcurvefit()是最小二乘拟合