regress函数拟合画图

尝试用二次多项式拟合:　　clearall;　　x=2:2:20;　　y=[0.31.232.416.267.958.529.049.179.299.37];　　scatter(x,y,'ko

数据拟合由一组已知数据（xk,yk）（k=1,2,…,n）,求函数的近似解析式y=f（x）,就是数据拟合问题,当然函数还可以是多元的.Mathematica提供了进行数据拟合的函数：Fit[data,

我尝试了一下,没有问题.输出数据和拟合一样.你是不是程序哪里出问题了.再问：那你能把具体函数发过来么？如果附带有参数的截图，就像我那样就更好了

egress（）函数主要用于线性回归,一元以及多元的.它可以提供更多的信息,残差之类的.调用格式：[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,X,alpha)bint是回归系数的区

可以到matlab论坛问,在这不好解决!再问：也去那里提问了，没人回答呢，急求啊，论文等着用呢再答：你做的是图像处理还是目标跟踪？再问：不是这个，就是做的试验得到的几个数据，想拟合个公式出来

在Matlab软件包中有一个做一般多元回归分析的命令regress,调用格式如下：[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,X,alpha)或者[b,bint,r,rint,st

线性模型、非线性模型是以待优化参数W为参考（而不是看X）.y = w' * x （'表示转置）描述的是线性模型.题目中要拟合的函数是：

x=[51020304050];y=[0.6040.3710.1300.0500.01870.0071];m=polyfit(x,y,5)m=Columns1through51.9458e-0095.

曲线拟合的例题1、关于y=f(x)有一些观测数据x=-2*pi:0.1*pi:2*pi,时相应的函数值为y=[0.00000.87261.38031.38761.04900.66670.46120.4

X=[ones(30,1)x1'x2'x3'x4'x5'x6'x7'];>>y=y';>>[b,bint]=regress(y',X)b=87.1644-0.2168-1.10142.1626-0.6

clearall;clcx=1940:1:1996;x=x';y=[-0.016655576,-1.020497955,0.017169964,0.554703712,0.596023121,-0.1

function[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,X,alpha)%REGRESSMultiplelinearregressionusingleastsquares.%B

实在不行就将原始数据处理一下做线性拟合最后再替换一下

M=[234237239280290];x=[3.133.153.183.193.23];y=[87.589.694.599.5104.6];X=[ones(5,1)x'y'];[B,BINT,R,R

STATScontaining,inthefollowingorder,theR-squarestatistic,theFstatisticandpvalueforthefullmodel,andan

评价拟合效果最常用的指标是“均方根误差”（Rootmeansquareerror).在有限测量次数中,均方根误差常用下式表示：√[∑di*2/(n-1)]=Re,式中:n为测量次数；di为一组测量值与

参考17、我床上的不知道是谁媳妇,我媳妇不知道在谁的床上!

首先你的X和Y两个矩阵的维数不一样,这样的话算出来的结果就可能有问题.第二假如一组数据的值就是这样的话,你就算用其他的软件去求还是这样,其实要检验b的取值是否合理其实有个办法很简单,就是你可以用上面已

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;

解题思路：本题考查了线性规划求最值问题，具体答案啊请看详解解题过程：