matlab如何拟合一组离散数据的概率密度函数表达式-搜答案-搜搜做题作业网

X=[76543210-12]Y=[201350-3-4-30511]polyfit(X,Y,2)ans=0.7554-2.75031.4219f(x)=0.7554x²-2.7503x+1

拟合的时候把y当作自变量,x当作未知数这样拟合出来的函数是x=f(y)知道y求x就容易了

x=[1 1.2 1.6 2 2.4 2.8 3.2 3.6 4 4.4 4.8 5.2&

首先你给的题目有问题,Y只有59个数据,所以我给X多增加了2个.其次你怎么没赏分最后的结果是只有这样的人才会来解答你的问题了,clear;clc;x=30:5:320;y=[33.4537.2340.

例如：x= 2 2 6 &n

能不能说的更清楚点儿啊

好像没有吧要算的话就把函数转化为x^2/a+y^2/b=1转化成b*x^2+a*y^2=a*b求超定方程组就可以了吧

你要的拟合问题,有很多种方式如果你需要的一条函数,希望尽量靠近这些点,但是可以不过这些数据点,可以用最小二乘法去求这么一个函数,具体的函数形式,也是由你自己定如果你要这个拟合函数过这些数据点,那么可以

可以参考http://www.xinyudiyi888.com/?post=3这篇博客文章上的办法再问：额点都是未知的啊再答：亲，你有图，先二值化，你可以获取点啊，而且你说的是对离散点进行直线拟合。

方法1：x=0:0.1:1;y=[-0.4471.9783.286.167.087.347.669.569.489.3011.2];A=polyfit(x,y,2)z=polyval(A,x);plo

按照概率论的定义,方差是各种可能的结果偏离期望值的综合差异,是反映离散程度的一种量度,所以实际上是求方差

原因是对初值（主要是B(2)）非常敏感,很容易陷入局部最优.你可以取初值为[1,0.05]试一下,应该可以得到比较满意的结果.

matlab非线性的拟合有两个命令lsqcurvefit和lsqnonlin.这里用lsqcurvefit（lsqnonlin一样做）,先介绍下lsqcurvefit（原理是最小二乘法）已知数据点：x

你这个程序是对的呀,也只是有一点的小毛病呀clearall%线性拟合的程序：x=[1515.215.415.615.81616.216.416.616.8]; y=[0.010.0150.0

如果用regress进行拟合的话,输出加上state,分别给出R方,F值和显著性.如果用的是其他拟合,R=corrcoef(T,Y),Y是原始数据,T是用你拟合后求得方程,用这个方程得到的数据再问：请

看你的数据不多啊,我的建议还是把数据分段,然后写三个拟合函数这样呗

1.根据实际系统理论模型的阶数拟合.2.当然一般情况下,1的条件并不知道,这时可以采用尝试的方法.3.还可以使用样条拟合（这个能基本保证所有点在曲线上）,就是spline

很简单向量Y=[Y1,Y2,…Y10];X=[X1,X2,…X10];plot(X,Y,'o');画出的是圆圈.这些圆圈的x坐标对应xn,y坐标对应yn将o变成*就是星号再问：大哥，看清楚点啊。要这么

clear;clc;x=[503808.4503793.6503793.7503793.7503793.7503793.8503779.2503779.2503779.2503779.2];y=[64

答案:假装是一朵花