数据拟合方法 趋势判断

我试用matlab拟合了一下,但是如果要达到比较理想的拟合效果,x的最高幂次方要达到14. 所以我求出来的系数可能不是很准确. 从0次幂到14次幂的系数分为如下： 10^

Goodnessoffit适合度SSE拟合误差RMSErootmeansquareerror均方根误差Rsquare称为方程的确定系数,1之间,越接近1,表明方程的变量对y的解释能力越强.

用s函数的变型.A=[...199230199331199432199534199642199748199855199958200062200163200265200365200466];x=A(:,

过去黑色钻石的市场价值一度是很低的,并不为人们所喜好.但是,物极必反,随着时代的发展如今,人们对于颜色的偏好也总是因时而异.当下,人们对黑色宝石的需求也达到极致.并且现如今,黑色钻石一般都是作为收藏级

推荐这个模型比较好.GeneralmodelExp2:f(x)=a*exp(b*x)+c*exp(d*x)Coefficients(with95%confidencebounds):a=2524(22

预测发现数据之间的关系

1、先用plot3（）函数,绘出其曲线.x=[.]y=[.]z=[.]plot3（x,y,z）2、用你熟悉的曲线方程去比对,确定拟合曲线函数.3、用nlinfit（）函数,求出拟合系数.如：b=[b1

data={{14.80,310},{18.74,700},{22.86,1160},{26.26,1800},{29.50,2680},{31.15,3200}};FindFit[data,a/(1

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

%x太大,以x的幂作为基函数会导致设计矩阵尺度太差,列变量几乎线性相依.%变换为[-1 1]范围计算x=[1990:2005];t=(x-2040)/50;y=[61 62&nbs

f=@(p,x)p(1)*exp(p(2)./x);T=80:-5:50;R=[375.3407.8467.3549.4642.0754.7901.2];p=lsqcurvefit(f,[11],T,

symsaxyx=[012345678910];y=[38715621023825223921115890-5];a=polyfit(x,y,2);%这是求拟合代数式的系数m=polyval(a,8.

上面那组好,SSE和RMSE比较小拟合度R接近于1*统计参数模型的拟合优度1.误差平方和（SSE）2.R-Square（复相关系数或复测定系数）3.AdjustedR-Square（调整自由度复相关系

多项式逼近、贝塞尔曲线、傅立叶、小波方法再问：具体点的再答：多项式逼近啊，就是用多项式的形式毕竟函数值贝塞尔曲线在工程应用中比较多傅立叶变换方法可在指定区间上毕竟分段光滑函数小波方法是很高级的，你还是

由散点图可知,数据接近线性的,可以上使用下面的函数：line=Fit[data1,{1,x},x]若是选择二次函数,则Fit[data1,{1,x,x^2},x]你也可以自行搜索帮助文件再问：安装的软

确定啥啊?你自己还是看一下曲线拟合的那个几个函数吧!很简单的!

x1=[.];x2=[.];%x1和x2均为数据矩阵x=[ones(length(x1),1);x1';x2'];y=[.];[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x);%b

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;

可以用的,而且冗余值越多对于最小二乘拟合越精确（前提是没有坏值）比方说我一个x=1有5个y2,3,4,5,6则把x写为x=[11111]y=[23456]就可以了.程序楼上两位已经给了,借用下.p=p

是你在{0.392,0.025}{0.4015,0.03}这两项之间缺少了一个逗号,所以mathematica把它们乘起来作为一项了,所以作出来的散点图会看到有一个点的横坐标特别小,在0.1左右的地方