怎么花拟合曲线并且求拟合曲线方程

在顶端有一个Analysis目录,这个目录下选择fitting,然后linerfitting是线性拟合（一次）,polynomialfitting是多项式拟合（可自己输入表达式）.常用的基本就这两个吧

问题描述：给定数据,1.用双曲线1/y=a+b/x作曲线拟合,2.用指数曲线y=aeb/x作曲线拟合答案1：：1.用Compute过程按照y1=1/y,x1=1/x进行转换得到y1和x1,原式y1=a

所谓拟合曲线,就是有两列数据.将两列数据生成为图表,x一列,y一列.类型为散点图.生成图表后,选中数据曲线,添加趋势线.看你的数据符合那种拟合类型.选择对应的类型就ok了.选项里面还有显示公式,显示R

用polyfit函数.%m文件clear;x=[12345];y=[44.56810];S=polyfit(x,y,1);X=0:0.1:6;Y=S(1)*X+S(2);plot(x,y,'*',X,

分析－＞回归－＞曲线估计因变量　选　专利数自变量　选　时间模型　选　三次勾选　显示ANOVA表格确定.ModelSummarya\x09\x09\x09R　　　RSquare　　AdjustedRSq

>> x=[0 0.1 0.2 0.4 0.6 0.8 1];y=[7.53 7.04 6.2&n

如上所述,采用polyfit来拟合,二次多项式polyfit(x,y,2)x=[0.110.130.190.210.270.370.530.590.710.790.891.07];y=[3868-10

clc,clearallx=[-20.0000 -15.0000 -12.5000 -10.0000 -7.5000 -5.0000 -2.

对于线性函数,除了polyfit（）,还可以用regress（）等对于非线性函数,可以用lsqcurvefit（）或nlinfit（）等根据你提供的数据,可以拟合成如下关系Q=0.52429N^1.6

1.用Compute过程按照y1=1/y,x1=1/x进行转换得到y1和x1,原式y1=a+bx1,然后用Regression对y1和x1作一般的线性回归即可；2.原理同1,处理方法上先两边取对数,令

数据已经有了,把公式发出来吧,自定义的拟合公式在analysis--fit--nonlinearcurvefit---opendialogue,在打开的选项卡中新建自定义函数,然后就可以使用新建的自定

左下角有三个图标,一个是直线,一个是三个点,一个是三个点,一个是点线,选三个点的,设置x、y,然后analysis--fitting,第一个是直线拟合,第二个是多项式拟合,第四个是曲线拟合,一个个试下

plot可以画多条曲线在一个图上主要把拟合的数据也算出来,一起画就好了

好像是最小二乘拟合：最小二乘大约是1795年高斯在他那星体运动轨道预报工作中提出的[1].后来,最小二乘法就成了估计理论的奠基石.由于最小二乘法结构简单,编制程序也不困难,所以它颇受人们重视,应用相当

x=[27560000,55120000,82680000,88192000,110240000,137800000]y=[1743170000,1894750000,2053220000,20670

这样好些,比多项式精度高许多.functionhhx=[123456];y=[214575949898];b0=[111111];a=nlinfit(x,y,@mymodel,b0)xx=min(x)

1.用Compute过程按照y1=1/y,x1=1/x进行转换得到y1和x1,原式y1=a+bx1,然后用Regression对y1和x1作一般的线性回归即可；2.原理同1,处理方法上先两边取对数,令

首先,编辑自定义公式：按快捷键F9打开fittingfunctionorganizer对话框,单击newcategory,name处我命名为abc,单击newfunction,functionname

我也出现这问题,也不知道答案!

%1非线性拟合warningoffx=[100200400600800]';y=[406080120150]';f=fittype('a+b*x^m');options=fitoptions('a+b