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最小二乘法计算线性拟合方程
Matlab 的
线性回归最小二乘法 求
大神解答
答:
使用
最小二乘法拟合
比较简单:x_r=[abscissa ones(size(abscissa))]\ordinates;
求
出来即为题中的x和γ。如果不限方法,也可以使用多项式拟合:p = polyfit(abscissa, ordinates,1);得到的结果是一致的(但二者分别是列向量和行向量)。使用绝对值最小的拟合方法稍微复杂一些:e = ones(size(...
在
线性回归
中,一般通过找到什么来
拟合最
优的直线?
答:
举个例子,假设我们有一组关于房屋面积和价格的数据,我们想要通过房屋面积来预测价格。我们可以使用
线性回归
来找到一条拟合这些数据的直线。通过
最小二乘法
,我们可以
计算
出这条直线的斜率和截距,从而得到一个
线性方程
,这个方程可以用来预测给定房屋面积的价格。总之,在线性回归中,我们通过找到最小二乘解...
最小二乘法
是怎么
计算
的?
答:
材料:计算器,n个实验数据,坐标纸,铅笔,橡皮。1、先把n个数据测量值画在坐标纸上,如果呈现一种直线趋势,才可以进行
最小二乘法
(
直线回归
法)。2、然后就是计算这些n个数据点的横坐标和纵坐标的各自平均值,利用如下
计算公式
:3、接着计算所有点的横坐标求和结果,以及所有点的纵坐标求和结果,...
什么是
最小二乘法
原理?
视频时间 02:12
...用
最小二乘法求
一个形如y=ax+b的经验
公式
使他
拟合
下列数据 Xi=2_百...
答:
Y = 6.55X-12.5
拟合方程
相关系数平方:R^
2
= 0.9977
什么是
最小二乘法
及其原理?
答:
(式1-1)其中:a0、a1 是任意实数 为建立这
直线方程
就要确定a0和a1,应用《
最小二乘法
原理》,将实测值Yi与利用
计算
值Yj(Yj=a0+a1Xi)(式1-1)的离差(Yi-Yj)的平方和 最小为“优化判据”。令:φ = (式1-2)把(式1-1)代入(式1-2)中得:φ = (式1-3)当 最小时...
最小二乘法求线性回归方程
答:
“
最小二乘法
主要用来求解两个具有线性相关关系的变量的回归方程。该方法适用于求解不
线性回归方程
相关的问题,如
求解回归直线方程
,并应用其分析预报变量的取值 等。破解此类问题的关键点如下: 析数据,分析相关数据,求得相关系数r,或利用散点图判断两变量之间是 否存在线性相关关系,若呈非线性相关关系,则...
使用
最小二乘法拟合直线
C++
答:
//point.hclass Point //Point类的声明{public: //外部接口Point(float xx=0, float yy=0) {X=xx;Y=yy;}float GetX() {return X;}float GetY() {return Y;}friend float linefit(Point l_point[], int n_point); //友元函数//int型变量为点数private: //私有数据成员float X,Y;}...
最小二乘法
曲线
拟合公式
答:
n=
2
; % polynomial order p=polyfit(x, y, n)% polyfit 的输出是一个多项式系数的行向量(
拟合
二项式的系数)ezplot('-9.8108*x*x+20.1293*x-0.0317')%对拟合的函数作图 xi=linspace(0,1,100); % x-axis data for plotting z=polyval(p, xi);% 为了
计算
在xi数据点的多项式...
急!!!这个题怎样用
最小二乘法
建立趋势
方程
,,解释具体点。谢谢
答:
X5=2004,X6=2005,Y1=0.457,Y2=0.502,……Y6=0.713,显然本题中的n=6,现根据上述数据算出X、Y的平均值,再将结果带入公式中
计算
出a和b的值(i的取值为1,2,3,4,5,6),这样用
最小二乘法公式拟合
的
直线方程
y=bx+a就知道了,再令x=2006,就可求出y即为2006年的满意度。
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1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
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灏鹃〉
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