根号y怎么拟合

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

拟合x1和y之间的曲线,用12次多项式拟合x1={1.5,1.5,2,2,2.5,2.5,2.5,2.5,3,3,3,3};y={1,0.99,0.98,0.97,0.98,0.975,0.97,0.

Y=A+BX就是你的拟合公式啊.所谓公式就是带有参数的函数式,这里的参数就是A,B.所谓拟合就是根据公式将隐含在和你的实验数据中的参数A,B的数值求出来.

非性线拟合一般是根据数据产生的特点来的（就是说数据产生符合什么分布函数）对你这样的应用,我个人感觉使用线性拟合简单易行：如下给定数据的拟合曲线：x=[0.5,1.0,1.5,2.0,2.5,3.0];

x=y=f=@(c,x)1./(c(1)*x+c(2));%拟合方程c0=[15];%系数初值t=lsqcurvefit(f,c0,x,y)%求得系数再问：��������

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

x1=[1.51.5222.52.52.52.53333];x2=[0.050.10.150.20.050.10.150.20.050.10.150.2];y=[10.990.980.970.980.

%nlinfit非线性参数拟合clc;clear;x=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10];y=[7,3,6,8,2,4,10,16,2,8];myfunc=inline('beta(1)*s

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

画出点后,点analyze里的fitlinear就可以了,会自动出来一个报告单的,里面有R2值,还有截距（intercept）和斜率（slope）值,分别代入公式y=a+b*x就是你这个线性拟合的公式

程序是A=[0000004500084005000482610055001444340060003557600065091536940007002077241000007511143095691000

你的函数是幂函数（powerfunction）,在Origin自带的函数库里有.Origin8.0或更高的版本里,点击Origin菜单栏上的Analysis——>Fitting——>Nonlinear

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

直接解方程组就好了,用三组xy的值,三个未知数啊.用solve命令可以解决吧要不自己编一个算法也可以再问：怎么用matlab求解，因为还有好多数据，麻烦您给变个程序吧。谢谢，matlab不太会用。再答

matlab,例如,用regress函数,线性回归A=[165811171715325319179712282618437829185013795820642232220514610042475658

应该先在A(X),B(Y)两个数据列之间插入一个新的数据列；鼠标右键点击这个空数据列,选择Set Column Values：在弹出的Set Values对话框中可以看到

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

看看这个是不是：http://hi.baidu.com/chemical%5Fengineering/album/item/99f87f3ee6433f2f71cf6c28.html