使用最小二乘法求一个形如y=a bx2

Rj-Rf=b(Rm-Rf).b即贝塔.Rj,Rm可用大智慧等股票软件查.Rj=（Pj-Pj-1）/Pj-1*100%其中,Rj为股票投资的总收益率,Pj为月末股票收盘价格,Pj-1为股票月初开盘价格

例如：x=[42816184669683868610101241066511941]y=[33.444542.084947.255251.058355.639258.384761.886664.372

y=bx+a用公式.b的分子为：(x1y1+x2y2+...xnyn)-nx'y',x',y'分别为xi,yi的平均值b的分母为：(x1^2+x2^2+...xn^2)-n(x')^2求出了b之后,再

我只能说这样理解,严格的数学证明还是参考相关数学书籍最小二乘直线拟合的思想是,已经有了一堆数据（点）(xi,yi)我们期望求得直线y=ax+b,它是最接近我们的数据的直线最接近的含义就是误差最小对于点

x=[0.3050.4240.570.6390.8511.017];y=[1.772.603.434.275.105.93];f_x=polyfit(x,y,1),f=polyval(f_x,x);p

用所给数据,x,y代替N,Na,b代替Th,用matlab拟合：x=[51020304050];y=[3.87.61522.224.622];cftool打开拟合界面进行,结果为：Generalmod

请参照下列操作.系数(a)模型      非标准化系数       &

x=0:0.1:0.9;y=[2.02.523.083.684.325.05.726.487.288.12];c0=[000];c=nlinfit(x,y,@myfun,c0)运行结果c=8.8192

公式如下,就是解这个线性方程组即可：再问：还有么，我们是要abc的表达式，跪谢了再答：详细表达式估计比较复杂左边是一个上面那个是一个线性方程组，可以表达成X[abc]'=Y;直接可以求[abc]'=i

先设X=sinx,利用数据把X求出来,则所求的回归方程为：y=a+bX回归系数的计算直接代公式,用离差算也行；算均方误差也一样.

1.使用非线性最小二乘拟合函数lsqcurvefit拟合t=[12345678];y=[4.006.408.008.809.229.509.709.68];fun=@(b,x)x./(b(1)*x+b

现代数值计算方法北京大学出版社主编：肖筱南我帮你简单叙述下最小二乘法的概念对于你所述的这种矛盾方程组是工程上的常见问题而用最小二乘法是为了得到一个解,使其在每个方程中的误差之和达到最小但每个误差有正有

你可以查查POLYFIT函数,可以做到拟合曲线

这牵涉连加符号,诶被西落,在此用∑表示.最小二乘法利用在减少误差上,所以必定有多组数据关于X.Y的.设为N组.所以∑(Y)=b∑(X)+N*a∑(X*Y)=b∑(X*X)+a∑(X)∑为连加,就是把后

最小二乘法的证明不要去掌握吧.记得公式就行了.系数的求法式子中分母就是把分子的y都换成相应的x.

总之代入公式就好...终于能答了..

egyabcde

你的数据基本上是线性关系,用线性拟合就行了.公式y=a+bx,拟合结果如下图所示：其中截距 a= -44.864 ± 6.7884斜率 b=3.157

见上传的图片那个符号的意思是求和,例如把把所有X的值相加,有平方号的是把X平方后再相加可能B的分子比较难明,前一项是对应的X与Y相乘后再相加,得出的和再乘以N后一项是所有X求和后乘以所有Y的求和.

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