matlab加正态拟合线

尝试用二次多项式拟合:　　clearall;　　x=2:2:20;　　y=[0.31.232.416.267.958.529.049.179.299.37];　　scatter(x,y,'ko

你提供的两个方程都不好使,用我的.R-square:0.9845,AdjustedR-square:0.9799.clearn1=[1092.4109910971095.61083.91078.210

我试用matlab拟合了一下,但是如果要达到比较理想的拟合效果,x的最高幂次方要达到14. 所以我求出来的系数可能不是很准确. 从0次幂到14次幂的系数分为如下： 10^

我尝试了一下,没有问题.输出数据和拟合一样.你是不是程序哪里出问题了.再问：那你能把具体函数发过来么？如果附带有参数的截图，就像我那样就更好了

线性模型、非线性模型是以待优化参数W为参考（而不是看X）.y = w' * x （'表示转置）描述的是线性模型.题目中要拟合的函数是：

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)

1）>>x=linspace(1,32,8);>>y=linspace(0.1,0.8,8);>>p=polyfit(x,y,1)p=0.02260.0774%a=0.0226b=0.07742）>>

首先确认一下,你这的log是以10为底的对数吧?那么命令如下.（如果是以e为底就不用除以log(10)了,自己改一下.)>>x=0.01:0.01:1;>>m=log(x)/log(10);>>for

在Matlab里输入：x=[20,18,16,14,12,10,8,6,4,2,0,-2,-4,-6,-8,-10,-12,-14,-16,-18,-20];y=[-0.98106,-0.88756,

如上所述,采用polyfit来拟合,二次多项式polyfit(x,y,2)x=[0.110.130.190.210.270.370.530.590.710.790.891.07];y=[3868-10

曲线拟合的例题1、关于y=f(x)有一些观测数据x=-2*pi:0.1*pi:2*pi,时相应的函数值为y=[0.00000.87261.38031.38761.04900.66670.46120.4

用s函数的变型.A=[...199230199331199432199534199642199748199855199958200062200163200265200365200466];x=A(:,

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

clearall;clcx=1940:1:1996;x=x';y=[-0.016655576,-1.020497955,0.017169964,0.554703712,0.596023121,-0.1

推荐这个模型比较好.GeneralmodelExp2:f(x)=a*exp(b*x)+c*exp(d*x)Coefficients(with95%confidencebounds):a=2524(22

在Matlab下输入：edit,然后将下面两行百分号之间的内容,复制进去,保存%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%functionF=zh

好像是最小二乘拟合：最小二乘大约是1795年高斯在他那星体运动轨道预报工作中提出的[1].后来,最小二乘法就成了估计理论的奠基石.由于最小二乘法结构简单,编制程序也不困难,所以它颇受人们重视,应用相当

x=[27560000,55120000,82680000,88192000,110240000,137800000]y=[1743170000,1894750000,2053220000,20670

clear;clc;A='kdbac';t=0:17;x=[26.4126.9427.4627.9928.5129.0430.4831.9133.3534.7836.2237.6639.0940.53