mathematica数据拟合时,如何实现鼠标拖动x轴,改变y的函数图像

数据拟合由一组已知数据（xk,yk）（k=1,2,…,n）,求函数的近似解析式y=f（x）,就是数据拟合问题,当然函数还可以是多元的.Mathematica提供了进行数据拟合的函数：Fit[data,

我试用matlab拟合了一下,但是如果要达到比较理想的拟合效果,x的最高幂次方要达到14. 所以我求出来的系数可能不是很准确. 从0次幂到14次幂的系数分为如下： 10^

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.

你这是需要确定t,k么?能不能给出y=f(x)的形式?再问：我一着急没写清楚，t是自变量，k是参数，求解答！！！万分感谢啊！！！再答：18.4583k值Mathematica程序：d={{0,500}

用s函数的变型.A=[...199230199331199432199534199642199748199855199958200062200163200265200365200466];x=A(:,

推荐这个模型比较好.GeneralmodelExp2:f(x)=a*exp(b*x)+c*exp(d*x)Coefficients(with95%confidencebounds):a=2524(22

data={{14.80,310},{18.74,700},{22.86,1160},{26.26,1800},{29.50,2680},{31.15,3200}};FindFit[data,a/(1

FindFit具体用法看参考文档

……唉.1.Mathematica是区分大小写的,你不觉得你的某个data的颜色不大对吗?这里要改过来.2.在Mathematica里命名变量时要尽量以小写字母开头,否则可能引起问题,因为内置函数都是

由散点图可知,数据接近线性的,可以上使用下面的函数：line=Fit[data1,{1,x},x]若是选择二次函数,则Fit[data1,{1,x,x^2},x]你也可以自行搜索帮助文件再问：安装的软

确定啥啊?你自己还是看一下曲线拟合的那个几个函数吧!很简单的!

x1=[.];x2=[.];%x1和x2均为数据矩阵x=[ones(length(x1),1);x1';x2'];y=[.];[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x);%b

这,这是二值函数啊,手动给出一个解吧：y=-2*sgn(x-31);其中sgn是符号函数如果要用连续函数拟合的话,可以用sigmod函数：y=-2/(exp(-x+31.5)+1)+1;

可以用的,而且冗余值越多对于最小二乘拟合越精确（前提是没有坏值）比方说我一个x=1有5个y2,3,4,5,6则把x写为x=[11111]y=[23456]就可以了.程序楼上两位已经给了,借用下.p=p

data={{1,1.81747},{2,1.8204},{3,1.82137},{4,1.82186},{5,1.82216},{6,1.82235},{7,1.82249},{8,1.8226},

data={{1.081533825,47},{1.079100598,48},{1.071849984,52},{1.056458082,64},{1.045335019,76},{1.028929

data={{1990,632.98},{1991,702.15},{1992,809.94},{1993,973.35},{1994,1147.37},{1995,1289.96},{1996,13

是你在{0.392,0.025}{0.4015,0.03}这两项之间缺少了一个逗号,所以mathematica把它们乘起来作为一项了,所以作出来的散点图会看到有一个点的横坐标特别小,在0.1左右的地方

1解x和y的方程组：Solve[ax+y==7&&bx-y==1,{x,y}]2拟合线性模型一个变量lm=LinearModelFit[{1.5,3.4,7.1,8.3,10.4},x,x]Norma

警告信息确实有,但是最后的结果会不好吗?：Normal@nlm(*1.27869*10^-14E^(37.3799x) *)Show[Plot[nlm[x],{x,0.4,0.609},Pl