线性拟合 p值

Y=A+BX就是你的拟合公式啊.所谓公式就是带有参数的函数式,这里的参数就是A,B.所谓拟合就是根据公式将隐含在和你的实验数据中的参数A,B的数值求出来.

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

红色为原函数的图形,蓝色为拟合函数的图形

用polyfit函数.%m文件clear;x=[12345];y=[44.56810];S=polyfit(x,y,1);X=0:0.1:6;Y=S(1)*X+S(2);plot(x,y,'*',X,

在Matlab里输入：x=[20,18,16,14,12,10,8,6,4,2,0,-2,-4,-6,-8,-10,-12,-14,-16,-18,-20];y=[-0.98106,-0.88756,

>> x=[6.7485  7.6397   7.9176   8.0168  

假设数据集合是{yi,xi}i=p,拟合直线方程为：y=w'.x+b那么可以用方差：v=∑（yi-w'.xi-b)^2（从1到p求和）来衡量拟合效果,当然越小越好.其中xi,w为p维列向量,y,yi为

线性回归是利用数理统计中的回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法之一,运用十分广泛.有一类模型,其回归参数不是线性的,也不能通过转换的方法将其变为线性的参数.这类模型

过去黑色钻石的市场价值一度是很低的,并不为人们所喜好.但是,物极必反,随着时代的发展如今,人们对于颜色的偏好也总是因时而异.当下,人们对黑色宝石的需求也达到极致.并且现如今,黑色钻石一般都是作为收藏级

Y=A+BX就是你的拟合公式埃所谓公式就是带有参数的函数式,这里的参数就是A,B.所谓拟合就是根据公式将隐含在和你的实验数据中的参数A,B的数值求出来.

就在最开头,点开扩展

t=[0123810]';c=[023.34.66.26.3]';ft_=fittype('Cs-exp(-k*t+b)',...'dependent',{'c'},'independent',{'t

如果用regress进行拟合的话,输出加上state,分别给出R方,F值和显著性.如果用的是其他拟合,R=corrcoef(T,Y),Y是原始数据,T是用你拟合后求得方程,用这个方程得到的数据再问：请

polyfitpolyval具体题目不知道

两个箭头代表拟合区间,你不用担心的,当你把Graph粘贴复制到word或其他文件里面时,那两个粉色箭头是不显示的,不影响显示效果.

a=[320320160710320320320];f=[0.180.180.180.180.090.360.18];v=[2.31.71.71.71.71.71];F=[38.829.2326.53

是你在{0.392,0.025}{0.4015,0.03}这两项之间缺少了一个逗号,所以mathematica把它们乘起来作为一项了,所以作出来的散点图会看到有一个点的横坐标特别小,在0.1左右的地方

警告信息确实有,但是最后的结果会不好吗?：Normal@nlm(*1.27869*10^-14E^(37.3799x) *)Show[Plot[nlm[x],{x,0.4,0.609},Pl

先产生散点图在布局选项下点趋势线或者选中一个点右键添加趋势线,里面有线性,对数的.还可以显示公式.挺方便的

把x,y数据输入matlab中,然后输入cftool1 在界面里点data,输入x和y的值2 点fitting-Newfit-Polynomial-linearpolynomial