matlab拟合的误差符号

用cftool,全称CurveFittingTool,这个更直接一点,你可以通过matlab的toolboxes启动或者直接在命令窗口键入cftool,不需要写代码就能实现,可以实现R方等等.

functionp=pinjun(x,y)n=length(x);symsab;sum=0;fori=1:1:ntheta=abs(a*x(i)+b-y(i));sum=sum+theta;endf=

helppolyfitPOLYFITFitpolynomialtodata.POLYFIT(X,Y,N)findsthecoefficientsofapolynomialP(X)ofdegreeNth

两边取自然对数lnY=lnA-BX,令Z=lnY,C=-B,D=lnAZ=CX+D拟合这个直线就OK

预测发现数据之间的关系

f=inline('1./sqrt((c*x).^2+1)','c','x');x=0:0.1:3y=1./sqrt((0.5*x).^2+1);f=inline('1./sqrt((c*x).^2+

f=[];u=[];plot(f,u,'o')holdonfun=inline(‘c(1)./((c(2).^2-f.^2).^2+c(3).*f.^2).^0.5','c','f');c=nlinf

%x太大,以x的幂作为基函数会导致设计矩阵尺度太差,列变量几乎线性相依.%变换为[-1 1]范围计算x=[1990:2005];t=(x-2040)/50;y=[61 62&nbs

拟合函数反映一种趋势,有些数据用多项式去拟合三次不见得比二次好,虽然从图上看上去数据更贴近曲线,如果是拟合给定数据,首先结合具体问题选定一个模型吧,要想所有的点拟合曲线都过的话用插值吧.个人看法!

你给我数据,我来帮你.再问：你告诉我输入matlab时的源代码就好了，坐标空起来，谢了再答：已发私信给你。

x1=0:1:10;y0=3*x1.^2+2*x1+6;z=0:0.001:10;y=spline(x1,y0,z);y1=interp1(x1,y0,z);plot(x1,y0,z,y,z,y1,'

评价拟合效果最常用的指标是“均方根误差”（Rootmeansquareerror).在有限测量次数中,均方根误差常用下式表示：√[∑di*2/(n-1)]=Re,式中:n为测量次数；di为一组测量值与

可用matlab曲线拟合工具箱,里面有各式各样的拟合函数可供选用...x=[367   379   414   

四元一次方程组.但方程的个数（数据点数）超过四个.也就是说多个方程,四个未知数.数学上讲是一个超定方程组（矛盾方程组）你写成矩阵的形式.这个矩阵是一个长方阵.用最小二乘法进行求解.即A*x=B,你的a

计算残差的平方和,谁小选谁.你的数据呢,我可以做好的.再问：我算了一下,发现3---4阶多项式拟合残差平方和递减阶数在增加这个值就增大了这是不是我哪里出了问题了?还是能得出这一组数据用四阶拟合效果最好

不是忽略,是运算精度就这么多,达不到再高要求了.exp(50)/2是21次方数,exp(-50)2是负22次方数,加一起,小数点左边要22+位,右边23+位,做不到的.

Year=[1625183019301960197419871999];Population=[5102030405060];Year1=1625:2020;Year2=2000:2020;[P2S2

从下图的曲线可见,问题最大的症结在于：u在第20个点处有比较激烈的变化,而i,i1-i5都没有这样的变化的特征,所以想要使用这6个信号的先行叠加得到和u比较接近的值是不太现实的.  

这种比较复杂的式子拟合之前先化简一下比较好,至少可以两边取一下对数,另外,这个式子里a,b两个参数应该合到一起,否则是拟合不出结果的.

你没有给数据啊.cftool输入x和y,然后选择fit类型1linear2quadratic然后给出的SSE就是误差平方和再问：求整套程序谢谢