matlab价格与销量的数据曲线拟合

你是用什么检验的matlab有jbtest和kstest的函数据我所知ks检验是利用累计分布去测试是否符合某个分布的你这里的所谓ks分布5条gauss曲线是怎么来的?貌似曲线本身是多峰gauss曲线再

如果你学过线性代数的话,你就可以按照矩阵的方式进行计算了,不需要点运算.如果你没有学过线性代数,建议你用点运算,这个主要根据你的问题与个人编程序习惯

用循环求出0到89的阶乘把结果拼到矩阵中w=[];fori=0:89x=factorial(i);w=[w;ix];end毕业后就没碰过,不知道能不能运行

用save来把数据存到mat文件用load来读取相关mat文件你可以在运行工具箱的函数里面加入save("文件路径")具体操作方法输入helpsave来看.然后出来以后用load（"x.mat"）读取

预测发现数据之间的关系

下世纪|上世纪

实际上离散数据变换太慢了,一般采用fft函数,速度快,而且效果差不多,你不给数据如何写代码再问：能否留下Q，数据太多，不好弄，谢谢了！再答：183367852

先把cell数组转换成数值类型的矩阵,然后直接画图就可以了：t = cell2mat(data(:,1));d = cell2mat(data(:,7));pl

=sumproduct((A1:A10000="B类")*(B1:B10000>=60)*(B1:B10000

a=(1:8)';a=[a,a,a,a];trm=a(1:2:7,:);tsm=a(2:2:8,:);不知道你是不是这个意思?trm是训练矩阵,tsm是测试矩阵.不明白你怎么分组,可以百度聊.

%x太大,以x的幂作为基函数会导致设计矩阵尺度太差,列变量几乎线性相依.%变换为[-1 1]范围计算x=[1990:2005];t=(x-2040)/50;y=[61 62&nbs

有时候,用cftool拟合出的函数不一定是对的,这个我碰到了好几次.所以拟合函数要用多种方法去做.如用lsqcurvefit()函数.再问：请问下例如p1=0.6638(-0.4495,1.777)中

请在线百度HI我解决这种问题.

某食品专卖店为了弄清某食品的市场行情,进行了为期20天的调查,对每天的价格和销售量作好记录,将结果描在坐标平面上,可近似地得到价格（每件P元）与天数的关系如图1所示,销售量Q（百件）与天数的关系如图2

A多了才会降价、降价了人民觉得实惠、在自己承受范围内、、就购买、、然后就成了一股风尚、销售量就急速上升咯再问：那D为什么不对再答：社会进步、人民生活水平提高、、高端消费成了需求、、但实惠也是首要原因、

你这个程序是对的呀,也只是有一点的小毛病呀clearall%线性拟合的程序：x=[1515.215.415.615.81616.216.416.616.8]; y=[0.010.0150.0

截至9月底,一汽-大众两大品牌累计销量已超过116万辆,稳居国内乘用车市场第一阵营.9月,全新速腾和全新捷达月销量双双突破2.5万辆大关,分别达到25391辆和25353辆,以绝对的优势持续领跑所在细

要拟合的话,必须首先确定模型.这个模型是根据经验得到的.一般的来说,模型阶数越高,拟合效果越好,但是也不能过高,因为若模型过高的话,将噪声也拟合了.对于新的数据,预测效果反而会差,这就是说的‘over

x(320-10x)-18(320-10x)=400或(x-18)(320-10x)=400（320-10x）x—（320-10x）18=400x平方—50x+616=0(x-28)(x-22)=0x

x=[2.252.352.452.552.652.752.852.953.053.153.253.353.453.553.653.75];n=[34511121719262422191313732];