两组数据 拟合程度

我试用matlab拟合了一下,但是如果要达到比较理想的拟合效果,x的最高幂次方要达到14. 所以我求出来的系数可能不是很准确. 从0次幂到14次幂的系数分为如下： 10^

t=[79.5589.5599.55109.55119.55129.55139.55149.55159.55169.55179.55189.55199.55209.55219.55229.55239.

2组数据做散点图,然后选“趋势线”,在“趋势线”中可以选择多个拟合函数,如线性拟合、多项式拟合、指数拟合、移动平均等等,也可以显示出拟合公式和对应的R平方.

使用cftool工具箱普通三次拟合LinearmodelPoly3:f(x)=p1*x^3+p2*x^2+p3*x+p4Coefficients(with95%confidencebounds):p1

用s函数的变型.A=[...199230199331199432199534199642199748199855199958200062200163200265200365200466];x=A(:,

推荐这个模型比较好.GeneralmodelExp2:f(x)=a*exp(b*x)+c*exp(d*x)Coefficients(with95%confidencebounds):a=2524(22

例如：已知数据队列buf=【5410.】x取值1：nn是队列长度函数f（x）=a+b*sin(c*x+d).avg是队列平均值abcd为参数a范围（2/3,1）*avgb范围（0,1/3）*avgc的

将以下程序保存为fun1.m文件,放在工作目录中,备用functionP=fun1(p,xdata)P=p(1)+p(2)*xdata+p(3)*（xdata.^3）然后在matlab命令中输入以下内

data={{14.80,310},{18.74,700},{22.86,1160},{26.26,1800},{29.50,2680},{31.15,3200}};FindFit[data,a/(1

假设数据在A1:B20中,选中B1：B20,插入,图表,折线图,确定.就生成了一个折线图,用鼠标在折线上单击,编辑栏中会出现公式=SERIES(,Sheet1!$B$1:$B$20,1)把它改成（可在

使用\功能实现拟合,也可以使用曲线拟合工具箱a=[0.02000.04000.06000.08000.10000.12000.14000.16000.1800];b=[0.00030.00070.00

6次拟合,误差小点x=[1.92.22.73.03.43.63.94.05.16.88.59.210.711.612.915.317.118192021.622.423.72426.833.736.7

拟合代码：x=[0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 5.5&n

确定啥啊?你自己还是看一下曲线拟合的那个几个函数吧!很简单的!

x1=[.];x2=[.];%x1和x2均为数据矩阵x=[ones(length(x1),1);x1';x2'];y=[.];[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x);%b

这,这是二值函数啊,手动给出一个解吧：y=-2*sgn(x-31);其中sgn是符号函数如果要用连续函数拟合的话,可以用sigmod函数：y=-2/(exp(-x+31.5)+1)+1;

可以用的,而且冗余值越多对于最小二乘拟合越精确（前提是没有坏值）比方说我一个x=1有5个y2,3,4,5,6则把x写为x=[11111]y=[23456]就可以了.程序楼上两位已经给了,借用下.p=p

相关系数只能说明线性好不好不能表征离散度.我举个例子,比如x=y1=y2=那么其实（x,y1）与(x,y2)的相关系数都是1,显然y2的结果是不是更好!所以相关系数是片面的!

x=[.];y=[.];fun1=inline('c(1)*x^2+c(2)*x+c(3),'c','x');%拟合函数y=ax^2+bx+cc=lsqcurvefit(fun1,[0,0],x,y)

是你在{0.392,0.025}{0.4015,0.03}这两项之间缺少了一个逗号,所以mathematica把它们乘起来作为一项了,所以作出来的散点图会看到有一个点的横坐标特别小,在0.1左右的地方