拟合程度
来源:学生作业帮助网 编辑:作业帮 时间:2024/05/16 23:30:01
尝试用二次多项式拟合: clearall; x=2:2:20; y=[0.31.232.416.267.958.529.049.179.299.37]; scatter(x,y,'ko
你提供的两个方程都不好使,用我的.R-square:0.9845,AdjustedR-square:0.9799.clearn1=[1092.4109910971095.61083.91078.210
我试用matlab拟合了一下,但是如果要达到比较理想的拟合效果,x的最高幂次方要达到14. 所以我求出来的系数可能不是很准确. 从0次幂到14次幂的系数分为如下: 10^
我尝试了一下,没有问题.输出数据和拟合一样.你是不是程序哪里出问题了.再问:那你能把具体函数发过来么?如果附带有参数的截图,就像我那样就更好了
从你这个里面知道,截距intercept的值是-2.37113x10^(-4)——a斜率slope的值是0.0213——b分别对应你的方程式y=a+b*x中的a,bR^2=0.99902还有问题可以继
你这是需要确定t,k么?能不能给出y=f(x)的形式?再问:我一着急没写清楚,t是自变量,k是参数,求解答!!!万分感谢啊!!!再答:18.4583k值Mathematica程序:d={{0,500}
线性模型、非线性模型是以待优化参数W为参考(而不是看X).y = w' * x ('表示转置)描述的是线性模型.题目中要拟合的函数是:
函数polyfit用于多项式曲线拟合p=polyfit(x,y,m)其中,x,y为已知数据点向量,分别表示横,纵坐标,m为拟合多项式的次数,结果返回m次拟合多项式系数,从高次到低次存放在向量p中.利用
yy=polyfit(t,y,4)%y求ln就可以一次拟合ye=log(y)yee=polyfit(t,ye,1)yyee=exp(yee)
分析->回归->曲线估计因变量 选 专利数自变量 选 时间模型 选 三次勾选 显示ANOVA表格确定.ModelSummarya\x09\x09\x09R RSquare AdjustedRSq
1)>>x=linspace(1,32,8);>>y=linspace(0.1,0.8,8);>>p=polyfit(x,y,1)p=0.02260.0774%a=0.0226b=0.07742)>>
首先确认一下,你这的log是以10为底的对数吧?那么命令如下.(如果是以e为底就不用除以log(10)了,自己改一下.)>>x=0.01:0.01:1;>>m=log(x)/log(10);>>for
稍等好吗?好了,但愿没有耽误你!代码如下(注意不用任何控件即可):PrivateSubForm_click()DimNAsInteger,U()AsDouble,IAsIntegerDimAAsSin
不论lsqcurvefit还是nlinfit都要说明函数的形式,这两个函数只能在形式确定后估计未知参数的值.但说白了,既然是拟合,就无所谓函数形式(除非你事先通过理论推测出了函数形式),只要找到拟合最
functionN=ymlogistic(beta,t)%在当前文件夹下保存为ymlogistic.m文件a=beta(1);b=beta(2);N=a*exp(b*t);%%%%%%%%%%%%%%
参考17、我床上的不知道是谁媳妇,我媳妇不知道在谁的床上!
Year=[1625183019301960197419871999];Population=[5102030405060];Year1=1625:2020;Year2=2000:2020;[P2S2
残差的平方和是用来描述n个点与相应回归直线在整体上的接近程度残差的平方和越小,拟合效果越好,由于153.4<200,故拟合效果较好的是残差平方和是153.4的那个模型.故答案为:153.4.
相关系数只能说明线性好不好不能表征离散度.我举个例子,比如x=y1=y2=那么其实(x,y1)与(x,y2)的相关系数都是1,显然y2的结果是不是更好!所以相关系数是片面的!
模型慢慢修改校正.就可以实现啦