计算方法作业最小二乘法拟合曲线matlab

x=[123456];y=[2.13.96.18.210.312];nh1=polyfit(x,y,2);%这里是二次拟合,你也可以先画出大概图形估计它是几次曲线然后再判断是12还是3..等.m=1:

xi=[0.019,0.023,0.027];%xdatayi=[430,380,256];%ydataabc0=[4,0.5,5];%initialvalues%%初始值设定abc=lsqcurve

这个问题的计算量很大.各点的(xi,yi)(i=1,2,3,4,5)坐标大致成线形关系.可利用最小二乘法求出斜率、截距以及非线性度.首先约定用小写的x和y表示各点坐标.而大写字母表示平均值.例如(X)

p=[xyones(length(x),1)]\z这样得到的就是平面z=p(1)*x+p(2)*y+p(3)祝你学习快乐!再问：xyz轴中如何显示所拟合的平面再答：方法很多，mesh函数最好

最小二乘法是最有效的方法.这个是非要手工算吗?如果不是的话,建议试试matlab和eviews,matlab提供了拟合的函数,eviews可以点点鼠标就可以直接拟合了.

1）>>x=linspace(1,32,8);>>y=linspace(0.1,0.8,8);>>p=polyfit(x,y,1)p=0.02260.0774%a=0.0226b=0.07742）>>

首先确认一下,你这的log是以10为底的对数吧?那么命令如下.（如果是以e为底就不用除以log(10)了,自己改一下.)>>x=0.01:0.01:1;>>m=log(x)/log(10);>>for

用polyfit函数,（用来多项式拟合的,是用最小二乘法）举个例子x=[90919293949596];z=[70122144152174196202];a=polyfit(x,z,1)结果：a=1.

稍等好吗?好了,但愿没有耽误你!代码如下（注意不用任何控件即可）：PrivateSubForm_click()DimNAsInteger,U()AsDouble,IAsIntegerDimAAsSin

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

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

用曲线拟合工具箱做,很简单的,不过x,y的值要到你的工作空间里去,如图,这里的a,b相当于你的c,n

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

y=[00.060.110.170.230.280.340.400.460.520.590.650.720.800.870.961.051.161.311.55]';x=[20.0218.9517.7

先建立一个函数functionY=efun(b,x)Y=b(1)*exp(b(2)*x)+b(3)*exp(b(4)*x);保存为efun.m；再输入：x=[0.16670.41670.75001.0

曲线不平滑主要还是你的数据少

x=0:0.1:0.9;y=[2.02.523.083.684.325.05.726.487.288.12];c0=[000];c=nlinfit(x,y,@myfun,c0)运行结果c=8.8192

使用多项式拟合函数polyfit(x,y,n),其中x是你要你和的自变量,y是你要拟合的因变量,n是你要用到的拟合多项式的最高次数,函数返回这个多项式.具体你的问题：x=[1,2,3,4,5,6,7,

你可以查查POLYFIT函数,可以做到拟合曲线

你可以试试,先将数据绘成线性图,然后在图表中添加趋势线,然后勾选：显示公式,就可以拟合出数据的公式了