1樓:匿名使用者
最小來二乘
法是一種數學方法,用於源曲線擬合.二乘,就是平方,是早年翻譯的沿用.當在實驗中獲得自變數與因變數的一系列對應資料,(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),(xn,yn)時,要找出乙個已知型別的函式,y=f(x),與之擬合,使得實際資料和理論曲線的離差平方
matlab中用最小二乘法擬合直線
2樓:mcr董事長
用polyfit函式,(用來多項式擬合的,是用最小二乘法)舉個例子
x=[90 91 92 93 94 95 96];
z=[70 122 144 152 174 196 202];
a=polyfit(x,z,1)
結果:a =
1.0e+03 *
0.0205 -1.7551
1表示1次多項式(一次時就是直線,適用於你的情況)a是多項式的係數向量,是從高次項往低次項排的,如果想運用結果,比如想知道當x=97時z等於多少那麼有兩種方法,
直接用係數
>> a(1)*97+a(2)
ans =
233.4286
或者用polyval函式
>> polyval(a,97)
ans =
233.4286
3樓:吾書橋君雅
首先確認一下
,你這的log是以10為底的對數吧?那麼命令如下。(如果是以e為底就不用除以log(10)了,自己改一下。)
>>x=0.01:0.01:1;
>>m=log(x)/log(10);
>>for
i=1:100;
y(i)=log((2^0.5)*(x(i)+1)/(x(i)*x(i)+2*x(i))^0.5)/log(10);
end>>plot(m,y,'r');holdon;>>p
=polyfit(m,y,1)%這個就是擬合的函式p=-0.3600
0.4161
>>pp=poly2sym(p);
>>ezplot(pp,[-2,0]);
紅色的是原曲線,藍色的是擬合直線。擬合直線的斜率就是-0.3600
用最小二乘法在matlab中擬合曲線
4樓:匿名使用者
^你好!
既然來y=ax^b
那麼ln(y)=bln(x)+lna;
下面是自我的**:
clc;clear all
x=[66.52 28.08 37.
61 26.68 56.52 22.
71 113.163 34.33 48.
48 56.18 78.23 43.
7 16.75 151.02];
y=[15.03 35.67 27.
06 41.3 17.59 47.
79 9.64 32.03 24.
21 20.31 13.23 25.
38 64.17 7.49];
x1=log(x);
y1=log(y);
p=polyfit(x1,y1,1);
b=p(1);
a=exp(p(2));
hold on
plot(x,a*(x.^b),'*')
plot(x,y,'r.')
legend('擬合後的點','擬合前的點')最後算出來的結果是:
a=1036.841810
b=-0.990830**:
怎樣才能在excel裡用最小二乘法擬合曲線
5樓:匿名使用者
你可以試試,先將資料繪成線性圖,然後在圖表中新增趨勢線,然後勾選:顯示公式,就可以擬合出資料的公式了
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最小二乘法中 xiyi x1y1 x2y2 xnyn，即已知的x與y的各對兒數值的乘積之和。這個是求和的意思，就是把它後面的因子多加起來。最小二乘法中 xiyi x1y1 x2y2 xnyn,即已知的x與y的各對兒數值的乘積之和。最小二乘法公式裡 是疊加的意思，一般會以角標的方式告訴起點值和終點值。...