多项式拟合originb1

拟合x1和y之间的曲线,用12次多项式拟合x1={1.5,1.5,2,2,2.5,2.5,2.5,2.5,3,3,3,3};y={1,0.99,0.98,0.97,0.98,0.975,0.97,0.

x=1978:2002;y=[272.81,286.43,311.89,324.76,337.07,351.81,390.85,466.75,490.86,545.46,648.3,696.54,78

函数polyfit用于多项式曲线拟合p=polyfit(x,y,m)其中,x,y为已知数据点向量,分别表示横,纵坐标,m为拟合多项式的次数,结果返回m次拟合多项式系数,从高次到低次存放在向量p中.利用

yy=polyfit(t,y,4)%y求ln就可以一次拟合ye=log(y)yee=polyfit(t,ye,1)yyee=exp(yee)

x1=[1.51.5222.52.52.52.53333];x2=[0.050.10.150.20.050.10.150.20.050.10.150.2];y=[10.990.980.970.980.

分析－＞回归－＞曲线估计因变量　选　专利数自变量　选　时间模型　选　三次勾选　显示ANOVA表格确定.ModelSummarya\x09\x09\x09R　　　RSquare　　AdjustedRSq

用polyfit

Warningsduringfitting:Equationisbadlyconditioned.Removerepeateddatapointsortrycenteringandscaling.这是

functionp=naorthfit(x,y,m)%用途：多项式拟合%格式：x,y为数据向量,m为拟合正交多项式次数,p返回多项式%系数降幂排列psi=fliplr(eye(m+1,m+1));%转

matlab里面有三角函数拟合,也就是常说的傅里叶展开,得到的是sinx和cosx的多项式函数.你可以使用拟合工具箱来做,还有很多其他的拟合方法,如指数、插值、高斯等.

当然可以按你所说的求解,关键是看你建立的回归模型的意义.还有,从回归原理看,一般认为回归方程要有常数项,这样才能保证回归的有效性.比如,如果没有ones(4,1)这一列,matlab会提示：R-squ

A=polyfit(X,Y);xx=0:1:m;YY=polyval(A,xx);(m是x的上限)

clear;clcx=[0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300

直接用用函数polyfit就可以实现多项式拟合了,p=polyfit(x,y,n),其中x,y为需要拟合的数据向量,n为多项式的次数,p为降幂排列的多项式系数向量.

程序改成如下：A=[13631];s=poly2str(A,'x');x=unifrnd(0,5,150,1)%产生150个[05]上的均匀分布随机数y=polyval(A,x)%5阶多项式拟合p=p

其实做单变量拟合用EXCEL2003就可以实现.操作如下：选中两列数据,插入图表"XY散点图",在出现的散点图中右键任意一个散点,“添加趋势线”,选“多项式”或者“对数”“指数”等,可以在选项里勾选“

x=[3603896.338,3589780.327,3596342.743,3599206.341,3593665.841,3590354.599,3588152.720];y=[488554.99

dy应该是已知条件,原数据y的标准差,即y中的每一个点的测量误差,用它来估算拟合系数的误差再问：可是，我有一组x和y，要拟合曲线，确定最佳阶数的话，怎么定dy呢?再答：如果不需要计算系数误差就无需dy

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数值分析中有很多数值逼近的方法,比如拉格朗日差值,牛顿插值,龙贝格等很多