百度作业帮matlab最小二乘法解方程

给你一个例子：figure;t=[1999200020012002200320042005200620072008];c=[399.72506.97754.98989.41202.481473.291

我不收2508089785我可以看看,我们专业是统计分析

m=[99,139,199,299]';n=[0.35,0.25,0.2,0.15]';%拟合n=ae^(bm)模型s=fitoptions('Method','nonlinearLeastSquar

原贴请看：>>clear>>f=inline('a(1)*x+a(2)*x.^2.*exp(-a(3)*x)+a(4)','a','x');x=[0.10.20.30.40.5

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

用polyfit（）语句可以polyfit(x,y,拟合次数n);x,y是你的数据,n是你要进行几次拟合,填1的话为一次也就是最小二乘法拟合你可以这样写x=[0.250.50.7511.522.533

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]

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

clear;closeall;x=[035791112131415];y=[01.21.72.02.12.01.81.21.01.6];xnum=length(x);p1=polyfit(x,y,7)

应用polyfit可以做曲线拟合.我需要你的拟合函数.不同的非线性拟合函数有不同的拟合形式.大多都是通过两边同时取对数级log!然后令X=log（x）,Y=log（y）

遇到好的人就好再问：你这个回答屌！！再答：嘿嘿

你说的3维是真3维还是假3维.假3维的2次二项式我写过.就是一个曲面.坐标x,y上的点的值是z.（z不是坐标值,所以说是假3维）.只要你根据一维的方法,对二项式的x,y分别求偏导,然后令方程等于零,最

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

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

程序错误有两处：1、根据上下文,x=linspace(0,1,100);中的x应为xi；2、绘图语句plot(x,y,"o",x,y,xi,z":")中的双引号

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

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