一般多项式拟合,最小平方误差要怎么求?要源代码
来源:学生作业帮 编辑:作业帮 分类:数学作业 时间:2024/09/02 18:48:37
一般多项式拟合,最小平方误差要怎么求?要源代码
x0=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24];
>>y0=[8.28,8.76,9.29,10.73,10.88,11.34,11.97,12.02,12.16,12.83,13.90,14.71,16.11,16.40,17.07,6.96,16.88,17.20,19.87,20.19,20.00,19.81,19.40,20.48];
>> plot(x0,y0,x0,y0,'*')
>> p2=polyfit(x0,y0,2);
>>ye=y0-polyval(p2,x0);
>> ye2s=sum(ye.^2);
>> disp(sprintf('误差的平方和=%d',ye2s));
误差的平方和=9.468029e+000
>> plot(x0,y0,x0,y0,'*',x0,polyval(p2,x0),'--')
>>y0=[8.28,8.76,9.29,10.73,10.88,11.34,11.97,12.02,12.16,12.83,13.90,14.71,16.11,16.40,17.07,6.96,16.88,17.20,19.87,20.19,20.00,19.81,19.40,20.48];
>> plot(x0,y0,x0,y0,'*')
>> p2=polyfit(x0,y0,2);
>>ye=y0-polyval(p2,x0);
>> ye2s=sum(ye.^2);
>> disp(sprintf('误差的平方和=%d',ye2s));
误差的平方和=9.468029e+000
>> plot(x0,y0,x0,y0,'*',x0,polyval(p2,x0),'--')
如何用matlab实现多项式拟合?要源代码
我这有一个关于勒让德多项式作为基函数最小二乘拟合的程序,但拟合后怎么判断误差啊 我用的最佳平方误差来判断,结果每个数据的
mathematica怎么拟合多项式方程
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