最小二乘法拟合方程常量和时序的sig都大于0.05
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/06/05 11:26:38
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
那个像E的符号是希腊字母,念“西格玛”,在数学上常表示为”求和“的意思.如果已知一条直线上的n个点(xi,yi),则求最接近这n个点的直线y=bx+a可以直接用此公式.b的分子展开即表示为:(x1y1
LINEST函数可通过使用最小二乘法计算与现有数据最佳拟合的直线,来计算某直线的统计值,然后返回描述此直线的数组.也可以将LINEST与其他函数结合使用来计算未知参数中其他类型的线性模型的统计值,包括
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
两个命令就可以polyfitpolyval查下帮助
x=[1,2,3,4,5]y=[500.6,442.4,428.6,370.1,343.1]p=polyfit(x,y,1)y6to10=polyval(p,[6:10])plot(x,y,'o',[
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
我们在做光电效应和普朗克常量的测定实验时,使用零电流法测定普朗克常量h,对同频率的入射光的截止电压取平均值,绘制出U-f的实验图线,用图解法求解h,但是这种方法误差较大,因而想出要用一元线性回归最小二
用的是最小二乘法,如果仅仅为了得到结果可以利用数学软件MATLAB解答,其中有专门的函数求解.你也可以参考大一高等代数中的最小二乘法,里面的过程很仔细
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
第一步,根据已知点,描图X=[.],Y=[.],plot(X,Y,'p')第二步,根据已知点拟合圆的一般式方程,利用公式求出圆心和半径首先,用方程x^2+y^2+Dx+Ey+F=0,拟
x=[27560000,55120000,82680000,88192000,110240000,137800000]y=[1743170000,1894750000,2053220000,20670
曲线不平滑主要还是你的数据少
首先,提供的四组(xi,yi)坐标值是不够的,即使拟合其正确性是不高的,最好能提供十组数据.其次,可以将n=A+B/x^2+C/x^4代人y=(1-n)^2/(1+n)^2后,进行拟合其系数A、B、C
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,
选D回归直线必过样样本中心点即(x拔,y拔)高中这里对于相关系数计算不太要求但需要知道什么是正相关,负相关此题是负相关相关系数r在(-1,0)内如果你认可我的回答,请点击“采纳为满意答案”,祝学习进步
这个最小二乘法是有相应的公式的,误差主要看其相关系数r,你可以去找一些做实验的书籍,上面有详细的解释.