matlab求两列数据的平方和-搜答案-智慧作业帮

有矩阵a则你所要求的矩阵b=sum(a.*a,2)附：：：.*这是点乘,就是矩阵每个对应位置的元素相乘sum(a,2)是按行相加,得出的为列向量若sum(a)是按列相加,得出的为行向量

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

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

x1^2+x2^2.+xn^2=q求（x1+x2+x3.+xn)/2由方差的式子得n*S^2=x1^2+...+xn^2+n(x平均)^2-2(x1+x2+x3...+xn)(x平均)=q+n(x平均

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

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

相关指数r=0.7,则复相关系数R^2=(0.7)^2=0.49总偏差平方和TSS=100,记回归平方和为ESS,有以下公式R^2=ESS/TSS所以ESS=TSS*(R^2)=100*0.49=49

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.

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

x2+y2=228x+y=15算出来X,Y便可以解决

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

你可以先定义一个随机数的矩阵,然后做归一化,每个矩阵元素除以刚才生成的矩阵的所有元素的平方和的开方.查看原帖>>求采纳

解题思路：方差的计算公式解题过程：见截图最终答案：略

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