搜搜做题作业网最小二乘法
来源：学生作业帮助网 编辑：作业帮 时间：2024/04/30 10:40:19
x0=[12345678];y0=[1.121.983.013.975.116.136.998.05];p=polyfit(x0,y0,1);y=poly2str(p,'x')a=p(1)b=p(2)
是的,可以这样做的各个因素之间有干扰啊我替别人做这类的数据分析蛮多的
Xi=Xio(1±Δxi)Yi=Yio(1±Δyi)Δ是相对误差用Xio和Yio算得A,B,再用Xi,Yi算A',B'相减不就是误差了么,期间还可以根据需要略去Δ的二阶量不过我还是觉得算期望和方差更好
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
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
小二乘大约是1795年高斯在他那星体运动轨道预报工作中提出的[1].后来,最小二乘法就成了估计理论的奠基石.由于最小二乘法结构简单,编制程序也不困难,所以它颇受人们重视,应用相当广泛.如用标准符号,最
太难了!
A'A要满秩才求逆解方程啊,所以不一定A'AX=A'b恒有解的.不过考虑到一般实际用到最小二乘很多事实验数据拟合,所以基本上A'A都是满秩的
你的问题看得不是太懂,不过最小二乘法的函数是lsqcurvefit使用方法是：lsqcurvefit（fun,a0,x,y)其中fun为函数原型a0为最优化的初始值x,y为原始输入输出数据向量
x=[27560000,55120000,82680000,88192000,110240000,137800000]y=[1743170000,1894750000,2053220000,20670
给我邮箱发邮件,我给你传过去
我给你个最小二乘拟合的例子自己体会一下：下面给定的是乌鲁木齐最近1个月早晨7:00左右(新疆时间)的天气预报所得到的温度数据表,按照数据找出任意次曲线拟合方程和它的图像.(2008年10月26~11月
内容很多,抓关键点就行了.一看判定系数R方,为0.72,拟合优度尚可.具体地说,在因变量的总变化中,有72.3%是由自变量P引起的,而27.7%是由其它因素引起的.模型拟合效果还不错.多大范围之内呢?
解题思路：概率与最小二乘法解题过程：varSWOC={};SWOC.tip=false;try{SWOCX2.OpenFile("http://dayi.prcedu.com/include/read
命令窗口lscx1x2x3x4x5回车
最小二乘法解决的是两条直线的问题,两组数据只能确定两条直线的方程,Y最大值,是相交点的值还是什么,不明白.直线方程怎么会有最大值?
用最小二乘法回归直线方程Y=mX+b,求m,b步骤：测定n个Xi,Yi数据计算XiYi,Xi2计算∑Xi、∑Yi、∑XiYi、∑Xi^2计算m,bm=（∑Xi∑Yi－n、∑XiYi）/((∑Xi)^2