用最小二乘原理求一个形如y=

432*65最小234*65最大

很久没搞立体几何运算,所以给不出答案.但可以给点建议.空间不在一条线上的3点,可以确定1个圆.空间圆的参数方程：x=Cx+r(Ux*cos(t)+Vx*sin(t));y=Cy+r(Uy*cos(t)

你是指的时间序列的预测,还是只是crosssectional横断资料数据的出来的回归式的结果呢?如果是时间序列的预测的话,你就在estimationequation那一栏里面点击forecasting

看prob值,小于0.05就说明自变量在5%水平上显著一般T值越大P值越小你的模型DW值偏小,说明存在自相关其他方面到没有问题再问：������Ȼ����Ӧ��ȥ��һ�������

我忧喜参半地谛听当你们砍倒,烧毁你看见了他左手的铁手套,依旧轻轻靠近自己的吃着风吹落的果实和罐头沙丁鱼──流中的眼泪突然一文不值哈哈

不知道你是不是想说对数线性模型?首先,对所有变量取对数,方法是genx'=log(x)；然后,利用x'再进行回归.

x=[200320042005200620072008];y=[686648006907122073317128817465808892483193049977];p=polyfit(x,y,1);%

出错在于函数不能用inline定义,改用匿名函数@,如：t=[0.25,0.5,0.75,1,1.5,2,2.5,3,3.5,4,4.5,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16]

残差绝对值的倒数.统计人刘得意

有关微分方程参数拟合的技术,已经有相关的讨论：1、基于matlab四种方法解决变参量常微分方程参数识别（回归）2、基于MATLAB和Forcal进行微分方程参数拟合3、一个典型隐式方程（通用有效介质方

呵呵0除外.首先,这个数含有因数2,3,5乘2是个完全平方数,那么3和5的幂数一定是2的倍数,且2的幂数为奇数乘3是个完全立方数,那么2和5的幂数一定是3的倍数,且3的幂数为3的倍数减1乘5是个完全5

m文件functiony=nihe4(p,x)y=p(1)*x+p(2)*x.^2.*exp(-p(3)*x)+p(4);主程序：x=0.1:0.1:1;y=[2.3201,2.6470,2.9707

把f=x(1)*(x(3)/x(2))^(2*x(2))*(x(2)-1)^(2*x(2)-2)/205000/(2*x(2)+1)/(t^2*(426/680)^2-426^2)/t^(2*x(2)

你好可以用lsqnonlin进行拟合用法x=lsqnonlin(@fun,x0,lb,ub,options,P1,…)其中fun是名为fun.m的m文件,里面有你想要进行拟合的函数形如function

你这模型拟合效果太差啦F的P值大于0.05各个自变量检验不显著调整的R方小于0.1让人情何以堪啊再问：请问高人我要怎么办。。再答：重新检查数据的来源研究模型设计的合理性。。。

1016=2³×127=2²×2×127由于2和127都是质数所以最小值为2×127=254希望对您有所帮助

4950=50*99=5*5*2*11*3*35*5是5平方,3*3是3平方,所以乘以2*11=22,基本思想,分解质因数（素因数）,把每个因数凑成偶次方就可以了（或者说每个因数都有偶数个）

程序为：x=[15,30,45,60,75,90,105,120,135,150,165,180,195,210,225,240,255,270];y=[7,7.9,8.8,10,11,12.6,14

最小二乘估计的一般公式：已知Y=Hx;其中Y是测量数据,H是观测矩阵,x是待定参数.H应该是一个行数多于列数的矩阵.则,X=(H.'*H)\H.'*Y是x的最小二乘估计.现在,要估计的参数就是[k;b

p=polyfit(x,y,n)用于多项式曲线拟合,其中x,y是一个已知的N个数据点坐标向量,当然其长度均匀为N,n是用来拟合的多项式系数,p是求出的多项式系数,n次多项式应该有n+1个系数,故p的长