用polyfit多项式拟合得到的p怎样得到方程

我的作业题给你看下clcclearx=[0123456];y=[233.565.45.69.8];p=polyfit(x,y,4)x1=0:0.02:6;y1=polyval(p,x1);plot(x

函数polyfit用于多项式曲线拟合p=polyfit(x,y,m)其中,x,y为已知数据点向量,分别表示横,纵坐标,m为拟合多项式的次数,结果返回m次拟合多项式系数,从高次到低次存放在向量p中.利用

yy=polyfit(t,y,4)%y求ln就可以一次拟合ye=log(y)yee=polyfit(t,ye,1)yyee=exp(yee)

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.

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

这个阶数是不能事先确定的.一般通过多试几次,然后取一条最好的.

实际上polyfit的意义就在于下面方程组的求解,未知数是p(1)~p(n+1).p1*x1^n+p2*x1^(n-1)+p3*x1^(n-2)+L+pn*x1+p(n+1)=y1p1*x2^n+p2

用nlinfit函数实现非线性的最小二乘拟合将x,y的关系拟合为y=a*x.^2可以用polyfit首先拟合得到多项式将p(1)也就是二次项系数作为拟合的初值,那样更快收敛p=polyfit(x,y,

clearallx0=[00.511.522.537891011.821314151617.731920212223.642627282929.55];y0=[1.892e91.89e91.87e91

n=3;p=polyfit(x,y,n);再问：额。。我说的是三个未知数的多项式，不是三次多项式再答：p=poly3fit(x,y,z,n);再问：可以给具体的程序操作么

functionp=naorthfit(x,y,m)%用途：多项式拟合%格式：x,y为数据向量,m为拟合正交多项式次数,p返回多项式%系数降幂排列psi=fliplr(eye(m+1,m+1));%转

poly2sym(p)

polyfit.m在MATLAB安装目录下\toolbox\matlab\polyfunfunction[p,S,mu]=polyfit(x,y,n)%POLYFITFitpolynomialtoda

6次拟合,误差小点x=[1.92.22.73.03.43.63.94.05.16.88.59.210.711.612.915.317.118192021.622.423.72426.833.736.7

clear;clcx=[0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300

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

dy应该是已知条件,原数据y的标准差,即y中的每一个点的测量误差,用它来估算拟合系数的误差再问：可是，我有一组x和y，要拟合曲线，确定最佳阶数的话，怎么定dy呢?再答：如果不需要计算系数误差就无需dy

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)

数值分析中有很多数值逼近的方法,比如拉格朗日差值,牛顿插值,龙贝格等很多

严格的来说,二次多项式拟合不是最小二乘拟合.lsqnonlin()、lsqcurvefit()是最小二乘拟合