拟合为y=ax b matlab

采用插值法知道了一些点(x,y,z)坐标,怎样用MATLAB绘制出三维曲面?至于做出拟合函数z=f（x,y）可以输入sftool启动曲面拟合工具箱,输入xyz数据选用合适的函数拟合

x=0:10;y=[131846981762894426418921202];p=polyfit(x,y,3);s=vpa(poly2sym(p))f=polyval(p,x);plot(x,f,x,

1. 先解释一下拟合出公式为y = 12446ln(x) - 1E+06,拟合,在这里就是让你绘出这个函数的图形.1E+06就是1000000,ln(

使用cftool工具箱拟合,有时候使用所得的结果与数据相比相差甚远.精确并不符合实际的精度.就好使用命令来完成,可靠.

x=1:1:11;y=[1306137316571919218123362525.12816.92950.72959.13603.0];opts=fitoptions('Method','Nonlin

%简单,用多元回归函数x1=[3.49543.76053.76843.72273.6781]';x2=[2.77952.74532.74672.75482.7851]';y=[2.69963.0685

一般要有具体的函数形式,最简单的是多项式,但这样的模型没有什么物理意义.有了具体函数后可选用一些寻优函数,如fmin系列的fminsearch、fminbnd、fminunc、fmincon等等,求一

你的式子两边取对数可以化成多项式的形式,多项式的系数都是a,b,c的函数,你通过多项式拟合得到了多项式的系数,就能求得a、b、c了今天被阿栋说我在

你的函数是幂函数（powerfunction）,在Origin自带的函数库里有.Origin8.0或更高的版本里,点击Origin菜单栏上的Analysis——>Fitting——>Nonlinear

假设点是(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn),那么线性拟合公式的相关系数为b=(n(x1y1+x2y2+...+xnyn)-(x1+...+x2)(y1+...+yn))/(n(x1

确实有“相关系数检验表”,我只在一些关于预测的书中看到过,比如《经济预测技术》（清华大学出版社1991,李一智主编）,而统计书中却没见过.R的临界值是与自由度有关系的,它的值和F检验的临界值有某种函数

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',.

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

clc;clear;x=1:31;y=[667.5687.6717.4728.3761.6771.38789109991006.41003.21007.61013.31014

拟合代码：x=[0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 5 5.5&n

d若是确定,就会转化为线性拟合,问题就简单多了.但是现在d既在分母上,又在指数上,变成了非线性拟合,问题变得极为复杂.建议先根据经验值估计一个d,然后求出拟合出a,b,c后再变换一个d,通过这种方法可

这是个非线性方程（有x*y项）,考虑用非线性回归的nlinfit函数.beta=nlinfit(X,y,fun,beta0)将函数表示成fun,X,Y是函数图像上的一系列点值向量,beta0是参数估计

指数拟合如下：-----------------------------------------------------------------先定义函数：functionY=nhfun(b,x)Y=

用最小二乘拟合吧.把那个20480行60列的数就复制粘贴到matlab上就好了吧.复制那个20480行60列的数,在matlab上输入：B=[粘贴];B=B';x0=1/2048:1/2048:10;