用最小二乘法求一个形如 的经验公式,使其与下列数据相拟合

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

x1=[350350350350350350350350350500500500500500500500500500650650650650650650650650650];x2=[2223.53.5

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

你的问题看得不是太懂,不过最小二乘法的函数是lsqcurvefit使用方法是：lsqcurvefit（fun,a0,x,y)其中fun为函数原型a0为最优化的初始值x,y为原始输入输出数据向量

使用matlab中的函数polyfit()计算N阶拟合,n为题目中的n,是一个具体数字程序如下：x=[x1,x2,x3,.,xn];y=[y1,y2,y3,...,yn];p=polyfit(x,y,

如果u,v,是未知,那么根本就用不了最小二乘法,如果u,v,是已知的话可以用,r1-r9数据经过矩阵变换后可以直接用线性回归就参数再问：感谢你的回答，是我弄错了，u,v已知，不过这两个方程式二元三次的

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

#include#include#include#include#defineN9//N个节点#defineM2//M次拟合#defineK2*Mvoidzhuyuan(intk,intn,float

我给你个最小二乘拟合的例子自己体会一下：下面给定的是乌鲁木齐最近1个月早晨7:00左右(新疆时间)的天气预报所得到的温度数据表,按照数据找出任意次曲线拟合方程和它的图像.(2008年10月26~11月

命令窗口输入x=[0,0.5,1,1.5,2,2.5,3,3.5];y=[1,2.4,3.1,5.0,7,11,17,24];cftool在新的图形界面中,点data,creatdata,x与y选择相

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

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.

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

我不知道你是要求线性拟合还是非线性拟合,可以使用多项式函数来拟合可以使用我编写的多项式五阶拟合代码再问：非常感谢，但是貌似不能输出函数，大神能帮改一下吗再答：你看这句话：fun=@(x)(co(1)*

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