用四次多项式最小二乘法拟合表中的数据可以用SPASS

我在实验中得到一组数据,把数据带到一个公式中可以得到一条直线,老师让我在EXCEL中按行或列输入你的数据,然后插入图表,选择XY散点图,选择一种子再问：我已经知道了用插入函数统计slope还有一个忘了

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

用函数lsqnonlin进行最小二乘拟合functionf=myfunc(c,x,y)f=y-c(1)+c(2)./x;return保存为M文件.然后在命令行下输入：x=[你的x数组]y=[你的y数组

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

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

y-1=exp(x/a)^2两边取对数,化成线性拟和然后polyfit

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

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

/***最小二乘法计算类**@authorAdministrator**/publicclassLeastSquareMethod{\x05privatedouble[]x;\x05privatedo

经拟合得到1.337727485,.3902072783e-13,-.3855617205e-26代码：x=[416*10^(-9)460*10^(-9)532*10^(-9)540*10^(-9)5

Warningsduringfitting:Equationisbadlyconditioned.Removerepeateddatapointsortrycenteringandscaling.这是

t=0:5:55;y=[01.272.162.863.443.874.154.374.514.584.624.64];%你将t,y的每一个值代入方程,会得到关于a,b,c的三元一次方程组(12个方程)

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

x=[27560000,55120000,82680000,88192000,110240000,137800000]y=[1743170000,1894750000,2053220000,20670

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

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

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

这个没什么难度吧t=1:20;r=3*rand(1,20);plot(t,r)a=polyfit(t,r,5);y=polyval(a,t);holdonplot(t,y,'r')legend('随机