检验两组数据的拟合程度
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/11/10 18:59:49
你第一次进行的是什么检验,是单样本均值比较(与某一个固定值比较)?你同样复制的一组数据,是作为一个新的变量存放,还是接在原数据之后?如果进行配对样本检验,则必须作为一个新变量存放.其检验结果是两组变量
t=[79.5589.5599.55109.55119.55129.55139.55149.55159.55169.55179.55189.55199.55209.55219.55229.55239.
2组数据做散点图,然后选“趋势线”,在“趋势线”中可以选择多个拟合函数,如线性拟合、多项式拟合、指数拟合、移动平均等等,也可以显示出拟合公式和对应的R平方.
检验方法有很多,如开方检验,t检验,具体参照概率论与数理统计
使用cftool工具箱普通三次拟合LinearmodelPoly3:f(x)=p1*x^3+p2*x^2+p3*x+p4Coefficients(with95%confidencebounds):p1
/***最小二乘法计算类**@authorAdministrator**/publicclassLeastSquareMethod{\x05privatedouble[]x;\x05privatedo
你要是就做两组的检验,t检验就行.第一组的第一个题和第二组的第一个题.你要是想做多组的,应该用方差分析了.就是ANOVA或者univarite~也在analyse里面
例如:已知数据队列buf=【5410.】x取值1:nn是队列长度函数f(x)=a+b*sin(c*x+d).avg是队列平均值abcd为参数a范围(2/3,1)*avgb范围(0,1/3)*avgc的
预测发现数据之间的关系
使用\功能实现拟合,也可以使用曲线拟合工具箱a=[0.02000.04000.06000.08000.10000.12000.14000.16000.1800];b=[0.00030.00070.00
%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
拟合代码:x=[0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 5.5&n
任何要计量的量都要计量单位,例如.公斤.公里.伏特等
如果对数据的格式描述更清楚一点就好了。1-假定两组数据是独立的,请先将两组原始数据合并前为一列,假定这个变量为A,然后再插入一个变量(假定变量命名为B),指示每个案例的所属组别,例如1,2。2-然后在
相关系数只能说明线性好不好不能表征离散度.我举个例子,比如x=y1=y2=那么其实(x,y1)与(x,y2)的相关系数都是1,显然y2的结果是不是更好!所以相关系数是片面的!
模型慢慢修改校正.就可以实现啦
x=[.];y=[.];fun1=inline('c(1)*x^2+c(2)*x+c(3),'c','x');%拟合函数y=ax^2+bx+cc=lsqcurvefit(fun1,[0,0],x,y)
你是希望白天和晚上产出数不一样,还是产出数分布不一样.如果是前者可以用非参数检验,后者可以用独立样本T检验.