SPSS多项式函数拟合
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/08/28 21:13:19
拟合x1和y之间的曲线,用12次多项式拟合x1={1.5,1.5,2,2,2.5,2.5,2.5,2.5,3,3,3,3};y={1,0.99,0.98,0.97,0.98,0.975,0.97,0.
我算了一下,按x为8的情况,a0是9.239,a1/time是-0.6多,y是5127左右(我用近似数算的),所以我觉得你是算错了.that‘sall.ppv课学习网站
我的作业题给你看下clcclearx=[0123456];y=[233.565.45.69.8];p=polyfit(x,y,4)x1=0:0.02:6;y1=polyval(p,x1);plot(x
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)
分析->回归->曲线估计因变量 选 专利数自变量 选 时间模型 选 三次勾选 显示ANOVA表格确定.ModelSummarya\x09\x09\x09R RSquare AdjustedRSq
在SPSS的曲线回归那里可以操作,也可以通过非线性回归来完成.
用polyfit
n=3;p=polyfit(x,y,n);再问:额。。我说的是三个未知数的多项式,不是三次多项式再答:p=poly3fit(x,y,z,n);再问:可以给具体的程序操作么
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
1.用Compute过程按照y1=1/y,x1=1/x进行转换得到y1和x1,原式y1=a+bx1,然后用Regression对y1和x1作一般的线性回归即可;2.原理同1,处理方法上先两边取对数,令
用所给数据,x,y代替N,Na,b代替Th,用matlab拟合:x=[51020304050];y=[3.87.61522.224.622];cftool打开拟合界面进行,结果为:Generalmod
可以的,你要先明确拟合函数的基本形式,比如是线性、抛物线还是其他什么再问:比如说我已经确定了拟合函数是指数函数形式,那指数函数的参数是在哪里体现的呢?
Y=142.353+74.101*X-2.822*X^2+0.67*X^3
A=polyfit(X,Y);xx=0:1:m;YY=polyval(A,xx);(m是x的上限)
y=constant+b1x+b2x^2你是数据对应不上,我看不清楚应该是y=751.110t+(-824.944)*x+282.812*x^2
clear;clcx=[0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300
1.用Compute过程按照y1=1/y,x1=1/x进行转换得到y1和x1,原式y1=a+bx1,然后用Regression对y1和x1作一般的线性回归即可;2.原理同1,处理方法上先两边取对数,令
dy应该是已知条件,原数据y的标准差,即y中的每一个点的测量误差,用它来估算拟合系数的误差再问:可是,我有一组x和y,要拟合曲线,确定最佳阶数的话,怎么定dy呢?再答:如果不需要计算系数误差就无需dy
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