拟合数据可以说明二者之间有关联吗?

来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/06/23 17:27:25
拟合数据可以说明二者之间有关联吗?
求助 matlab数据拟合

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^

MATLAB中的数据拟合参数

Goodnessoffit适合度SSE拟合误差RMSErootmeansquareerror均方根误差Rsquare称为方程的确定系数,1之间,越接近1,表明方程的变量对y的解释能力越强.

我有一组数据近似呈线性分布,想用origin拟合出这组数据的线性方程,

输入数据.菜单/分析/拟合/线性拟合(或者MENU/ANALYSIS/FITING/FITLINEAR)即可

有一组数据如何用excel拟合出公式

选中数学,然后“插入”“图表”,选择xy散点图,再“添加趋势线”,选择模型,显示公式就行

[求助]matlab拟合数据

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

matlab非线性数据拟合

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

mathematica数据拟合

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

matlab 曲面拟合,已有三维数据

插值用interp2函数:zi=interp2(x,y,z,xi,yi,‘method’);x,y要求是同尺寸的或者是不同方向的矢量.画三维图用plot3来画.多项式拟合用polyfit函数.

matlab中高精度数据拟合方法有哪些

多项式逼近、贝塞尔曲线、傅立叶、小波方法再问:具体点的再答:多项式逼近啊,就是用多项式的形式毕竟函数值贝塞尔曲线在工程应用中比较多傅立叶变换方法可在指定区间上毕竟分段光滑函数小波方法是很高级的,你还是

科学与艺术最明显的差异是什么,二者之间有实质性的关联吗

艺术以感性表达方式,给人以娱乐、情感慰藉及精神依托,艺术家创造美和自由的形象;科学以理性逻辑的方法拓展人们对世界的认知艺术面对的是人们的审美意识.并且加以创造,但是科学最求的是发现并且运用客观存在的自

MATLAB线性拟合问题,是否有函数可以把下面数据拟合成线性关系?八百里加急!

拟合x和y1还是和y2还是拟合x和y1,y2?Y2=p00+p10*x+p01*y1Coefficients(with95%confidencebounds):p00=1.062(0.7741,1.3

matlab 数据拟合

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!

matlab数据拟合问题

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

matlab数据拟合函数

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;

MATLAB 数据拟合问题

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

求教如何对已有数据进行分布拟合和拟合程度评价

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!

mathematica 线性数据拟合

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

我有一组数据,需要用matlab拟合,

polyfit(x,y,4)得出的5个数分别为y=a1*x^4+a2*x^3+a3*x^2+a4*x+a1中的系数如果拟合精度不够的话可以增加到多次n,polyfit(x,y,n)