用最小二乘法求一个刑辱y=a bx的平方的经验公式

最小二乘公式（针对y=ax+b形式）：a=(∑XiYi-nX平Y平)/(∑Xi^2-n(X平^2))b=y(平均)-ax（平均）

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

y=ax+b:a=[(x1y1+x2y2+...xnyn)-nx'y']/[(x1^2+x2^2+...xn^2)-n(x')^2]b=y'-ax'x',y'分别为xi,yi的平均值

x=[-2.573\x09-2.159\x09-1.741\x09-1.403\x09-1.029\x09-0.699];y=[0.640\x090.844\x091.081\x091.227\x09

clc%原数据节点x=[0.511.522.53];y=[1.752.453.814.888.6];plot(x,y,'*');holdon;%求最小二乘意义下拟合多项式的系数n=3;%待拟合多项式的

我们在做光电效应和普朗克常量的测定实验时,使用零电流法测定普朗克常量h,对同频率的入射光的截止电压取平均值,绘制出U-f的实验图线,用图解法求解h,但是这种方法误差较大,因而想出要用一元线性回归最小二

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

请参照下列操作.系数(a)模型      非标准化系数       &

不是已经回答了吗,你在命令窗口中输入如下命令：命令窗口输入：lslog(t)=c(1)+c(2)*log(X)+c(3)*log(Y)+c(4)*log(D)回车出结果

在equation里输入log(t)clog(x)log(y)log(d)即可再问：不对，它说是奇异矩阵再答：那可能是你数据的问题你选的年份如果太短的话就会出现这种问题再问：但是我看别人写的论文，数据

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

它是指i从1累加到n的后面的算式的累加和再答：是每次都把i的值带入算一遍再问：是x和y都要带进去算吗再答：对再答：后面的式子不变

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

四个方程三个未知数求解方法：只能求最小二乘意义下的最优解.方程：｛aijxj=bii=1,2,3,4;j=1,2,3｝求x1、x2、x3使：Q(x1,x2,x3)＝[b1-(a11x1+a12x2+a

你可以查查POLYFIT函数,可以做到拟合曲线

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..

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

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