1樓：匿名使用者
^myfun。抄m
function y = myfun(beta,x)a=....
b=....
c=....
m=beta(1);
n=beta(2);
y=a*(b^m)*(c*x^n)
視窗bai
下執行以du下命zhi令
beta0=rand(1，2)
[beta,r,j]=nlinfit(x,y,@daomyfun,beta0);
2樓：哦的啊
呵呵copy，還需要
bai轉換du一次啊。及
zhiy1=exp(z1)
clear all
x=[1971:1990];
y=[8.5229 8.7177 8.
9221 9.0859 9.2420 9.
3717 9.4974 9.6259 9.
7542 9.8705 10.0072 10.
1654 10.3008 10.4357 10.
5851 10.7507 10.9300 11.
1026 11.2704 11.4333];
fun=inline('exp(a(1)*t+a(2))','a','t')
a=nlinfit(x,y,fun,[0.01 -20])xx=1970:1990;
yy=exp(a(1)*xx+a(2));
plot(x,y,'o',xx,yy)
z=log(y);
p=polyfit(x,z,1)
z1=polyval(p,x);
y1=exp(z1);
figure
plot(x,y,'*',x,y1)
結果dao：
a =0.014631 -26.68p =0.01468 -26.777
3樓：匿名使用者
matlab有自帶的擬合程式的。
用matlab 最小二乘法擬合指數曲線
4樓：匿名使用者
用曲線擬合工具箱做，很簡單的，不過x,y的值要到你的工作空間裡去，如圖，這裡的a,b相當於你的c,n
用matlab進行最小二乘法擬合時，用的函式是polyfit，擬合出來後得出的係數有誤差嗎?係數的誤差怎麼得出來 5
5樓：匿名使用者
最小二乘法擬合，本來就有誤差。再用matlab算，同樣有誤差。這樣擬合出來的函式，還是比較符合要求的。系統誤差就不知道如何得出來了
matlab最小二乘法曲線擬合怎麼取
為什麼在對引數進行最小二乘估計之前要對模型提出古典假定
為什bai麼在對引數進行最du 小二乘估計之前zhi,要對模型提出古dao典假定?答 在古內典假定條件下,ols估計得容 到的引數估計量是該引數的最佳線性無偏估計,具有無偏性 有效性 線性.總之,作古典假定是為了使所作出的估計具有較好的統計性質和方便地進行統計推斷.智慧型儀器有哪些產品 那這個就太多...
除了最小二乘法計算線性回歸方程，還有別的方法嗎
方法很多的！1 若不要求誤差最小，隨便選兩點，用直線兩點式方程即可 回歸 2 平均法，把所有實驗值平均分成兩組 或者相差乙個值 分組相加，得出兩個含未知係數的一次方程，按解二元一次方程的方法解出係數 a b，完成回歸 3 用可 回歸計算 的計算器進行回歸計算 4 用電腦的 excel 一般裝了 of...
最小二乘法擬合與多項式擬合的關係是什麼
69.1622 29.0101 這樣解沒有問題的，能夠得到結果的啊這只是matlab預設執行兩百步就停止了！按某個文獻擬合a b值 a 185.87，b 157.54 與 用最小二乘法求一次和二次擬合多項式的程式流程圖 要體現二乘原理直接用現函式解決 這是純物件導向程式設計語言，擁有基於原型物件的模...