用最小二乘法求形如y=a bx的经验公式,并计算均方误差

x1=[350350350350350350350350350500500500500500500500500500650650650650650650650650650];x2=[2223.53.5

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

当ab＞0，a，b同号，y=abx经过一、三象限，同正时，y=ax+b过一、三、二象限；同负时过二、四、三象限，当ab＜0时，a，b异号，y=abx经过二、四象限a＜0，b＞0时，y=ax+b过一、三

请参照下列操作.系数(a)模型      非标准化系数       &

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

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

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

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

程序：clear;clc;t=[1925313844];y=[1932.34973.897.8];y=y';t=t';st_=[0.50.5];%%%%起始点ft_=fittype('c*t^m',.

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.

没使用过fittype和fit函数.不过要拟合y=ct^m的话可以使用多项式拟合：两边取对数得：logy=mlogt+logc,变成线性拟合（即一阶多项式拟合）,代码如下：t = 

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

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

总之代入公式就好...终于能答了..

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