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如何用最小二乘法在matlab中将六个离散点连成直线
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第1个回答 推荐于2016-05-07
比如:
x=1:3:13;
y=2*x+5*rand;
p=polyfit(x,y,1);%一次拟合,即得到直线;
y2=polyval(p,x);%求拟合后的直线上的点的纵坐标;
plot(x,y,'b*',x,y2);本回答被提问者采纳
第2个回答 2010-05-23
用多项式拟合函数polyfit进行拟合就可以啊。
相似回答
把
6个点用MATLAB
拟合,并得出函数,其中a为横坐标N为纵坐标 (貌似是条直 ...
答:
1.0e+004 -
2
.7068 1.1508 得到拟合
直线的
方程为:y=-27068*x+11508
matlab中用最小二乘法
拟合
直线怎么
做?
答:
即 Σ(axi+b-yi)^
2
→0 那么我们得到一个方程f(a,b)=Σ(axi+b-yi)^2,我们要找到合适的a,b使得f(a,b)最小!\t也就是说,我们要找到的实际上是f(a,b)
的最小
值点。(因为方差不可能小于0)\t因此我们需要求f(a,b)的极值点。我们借助数学工具偏导。\t如果有一组a,b使得\t ...
matlab中用最小二乘法
拟合
直线
答:
用polyfit函数,(用来多项式拟合的,是
用最小二乘法
)举个例子 x=[90 91 92 93 94 95 96];z=[70 122 144 152 174 196 202];a=polyfit(x,z,1)结果:a = 1.0e+03 0.0205 -1.7551 1表示1次多项式(一次时就是直线,适用于你的情况)a是多项式的系数向量,是从高次项往低次项...
matlab如何
求解
最小二乘法
??
答:
1、选取数据(本例为随机数据),作散点图,然后选择线性拟合,单击选中散点图;然后点击左上角的【Analysis】,在下拉菜单中选择【Fitting】,再选择【Linear Fit】,最后点击【Open Dialog...】;
2
、选择重新计算【recalculate】:其中【Auto】为自动,数据变化后会自动拟合,【Manual】则需要手动拟合;...
MATLAB
代码对一组数据
用最小二乘法
处理。急急急~
答:
Matlab
也能够完成二维插值的运算,相应的函数为interp2,使用方法与interpl基本相同,只是输入和输出的参数为矩阵,对应于二维平面上的数据点,详细的用法见Matlab联机帮助。7.1.2
最小二乘法
拟合在科学实验的统计方法研究中,往往要从一组实验数据中寻找出自变量x 和因变量y之间的函数关系y=f(x) 。由于观测数据往往不够...
如何用matlab
实现线性
最小二乘
估计
答:
用polyfit()语句可以 polyfit(x,y,拟合次数n);x,y是你的数据,n是你要进行几次拟合,填1的话为一次也就是
最小二乘法
拟合 你可以这样写 x=[ 0.25 0.5 0.75 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16];y=[30 68 75 82 82 77 68 68 58 51 ...
matlab的
polyfit函式的原理
答:
matlab的
polyfit函式的原理 matlab的polyfit函式的原理为:
最小二乘法
曲线拟合原理。 即:已知
离散点
上的资料集,即已知在点集上的函式值,构造一个解析函式(其图形为一曲线)使在原离散点上尽可能接近给定的值。 知识点延伸: polyfit函式呼叫方法为polyfit(x,y,n)。 用多项式求过已知点的表示式,其中x为源资料点...
最小二乘法
拟合
直线的
公式是什么,
如何
推导的?
答:
b=[∑(Xi^
2
)∑Yi-∑Xi∑YiXi]/[n∑(Xi^2)-(∑Xi)^2] (或是,b=∑Yi/n-k∑Xi/n)也可写成,k=∑XiYi/∑(Xi^2)b= ̄Y-k ̄X ( ̄Y表示Y的均值, ̄X表示X的均值)n为样本容量,原理是利用残差平方和最小来估计回归系数。取最小值是利用残差平方和的大小依赖于k、b的取值,...
怎样用matlab
作数据
的最小二乘
拟合?
答:
x,y是你的数据,n是你要进行几次拟合,填1的话为一次也就是
最小二乘法
拟合 你可以这样写 x=[0.250.50.7511.522.533.544.55678910111213141516];y=[3068758282776868585150413835282518151210774];p=polyfit(x,y,1);plot(x,y,'b',x,polyval(p,x),'r'); %如果作图的话,蓝线为原数据,红线...
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