3. 用最小二乘法求一形如 bx aey = 的经验公式拟合表 10 中的数据.

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

x1=[350350350350350350350350350500500500500500500500500500650650650650650650650650650];x2=[2223.53.5

向量c=向量a叉乘向量b,向量c的大小=a*b*sinαsinα是向量a和b的夹角,这个角是右手定则抓出来的,右手四指指向叉乘式子中位于前面的一项然后把四指想式子后一项的方向弯曲.比如向量ax向量b,

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

t=[11.41.622.42.633.644.656];y=[0.264241,0.408167,0.475069,0.593994,0.691559,0.732615,...0.800852,0.

呵呵,还需要转换一次啊.及y1=exp(z1)clearallx=[1971:1990];y=[8.52298.71778.92219.08599.24209.37179.49749.62599.75

y-1=exp(x/a)^2两边取对数,化成线性拟和然后polyfit

x=[-2.573\x09-2.159\x09-1.741\x09-1.403\x09-1.029\x09-0.699];y=[0.640\x090.844\x091.081\x091.227\x09

用fit函数或者nlinfit,nlinfit是最小平方估计比如第一个>>y=[19.032.349.073.397.8]y=19.000032.300049.000073.300097.8000>>

clc%原数据节点x=[0.511.522.53];y=[1.752.453.814.888.6];plot(x,y,'*');holdon;%求最小二乘意义下拟合多项式的系数n=3;%待拟合多项式的

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

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

http://hi.baidu.com/nature_and_man/item/15bac2a61bd7229e151073a8matlab最小二乘法

不是已经回答了吗,你在命令窗口中输入如下命令：命令窗口输入：lslog(t)=c(1)+c(2)*log(X)+c(3)*log(Y)+c(4)*log(D)回车出结果

在equation里输入log(t)clog(x)log(y)log(d)即可再问：不对，它说是奇异矩阵再答：那可能是你数据的问题你选的年份如果太短的话就会出现这种问题再问：但是我看别人写的论文，数据

命令窗口输入x=[0,0.5,1,1.5,2,2.5,3,3.5];y=[1,2.4,3.1,5.0,7,11,17,24];cftool在新的图形界面中,点data,creatdata,x与y选择相

四个方程三个未知数求解方法：只能求最小二乘意义下的最优解.方程：｛aijxj=bii=1,2,3,4;j=1,2,3｝求x1、x2、x3使：Q(x1,x2,x3)＝[b1-(a11x1+a12x2+a

axb=bxa乘法交换律(axb)xc=axc+bxc乘法分配律(axb)xc=bx(axc)乘法结合律

那个是编程解决的下面是matlab程序function[C,R2]=linefit(xin,yin)iflength(yin)~=length(xin),error('xandyarenotcompa

这个用手求太累了一般最小二乘法用手算只能算直线的我是用计算器求得可以用Excel,输入两组数据后全选,插入-图表-xy散点图然后右键一个数据点,选择添加趋势线,这些趋势线都是用最小二乘法拟合的然后选择