matlab拟合概率密度
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/10/06 22:48:24
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
在绘制概率密度分布图之前加holdon命令再问:>>x=[1.7,2.2,14.4,1.1,0.4,20.6,5.3,0.7,1.9,13,12,9.3,1.4,18.7,8.5,25.5,11.6,
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
CDF曲线在matlab库里面有,直接调用就ok了
概率密度曲线指的是,随机变量x取不同值时所对应的概率大小曲线.你不是得到了直方图了嘛.横轴就是你的随机变量x的不同的值,纵轴就是不同值所对应的概率.plot(X,PX,'k-');X是你横轴的值所组成
函数pdf及其整个家族都可以用来计算,你可以help一下.最简单的就是用ksdensity:比如:[f,x]=ksdensity(randn(100000,1));plot(x,f)
比方说,你的数据在y这个数组中.y=rand(1,3000)ymin=min(y);ymax=max(y);x=linspace(ymin,ymax,20);%将最大最小区间分成20个等分点(19等分