matlab函数拟合后怎么计算误差百分比

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

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

非性线拟合一般是根据数据产生的特点来的（就是说数据产生符合什么分布函数）对你这样的应用,我个人感觉使用线性拟合简单易行：如下给定数据的拟合曲线：x=[0.5,1.0,1.5,2.0,2.5,3.0];

x=y=f=@(c,x)1./(c(1)*x+c(2));%拟合方程c0=[15];%系数初值t=lsqcurvefit(f,c0,x,y)%求得系数再问：��������

用cftool,全称CurveFittingTool,这个更直接一点,你可以通过matlab的toolboxes启动或者直接在命令窗口键入cftool,不需要写代码就能实现,可以实现R方等等.

t=[0.25,0.5,0.75,1,1.5,2,2.5,3,3.5,4,4.5,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16];y=[30,68,75,82,82,77,68,68,

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：

曲线拟合的例题1、关于y=f(x)有一些观测数据x=-2*pi:0.1*pi:2*pi,时相应的函数值为y=[0.00000.87261.38031.38761.04900.66670.46120.4

%nlinfit非线性参数拟合clc;clear;x=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10];y=[7,3,6,8,2,4,10,16,2,8];myfunc=inline('beta(1)*s

poly2sym(p)

clearall;clcx=1940:1:1996;x=x';y=[-0.016655576,-1.020497955,0.017169964,0.554703712,0.596023121,-0.1

对于y=b*(a^x)指数来说两边取对数ln(y)=ln(a)*x+ln(b)最小二乘法,求ln(a)ln(b)求a,b注意：1.y的数据要取对数后再与x进行拟合再问：x=2003:1:2012;y=

程序是A=[0000004500084005000482610055001444340060003557600065091536940007002077241000007511143095691000

你可以把步取去密一点,然后把拟合后的多项式用plot函数画出来不就行了吗?再问：拟合后得到的不是多项式的系数吗？只知道系数怎么画对应的函数图像？再答：知道系数后，可以用polyval计算啊！比如说：你

实在不行就将原始数据处理一下做线性拟合最后再替换一下

当然可以按你所说的求解,关键是看你建立的回归模型的意义.还有,从回归原理看,一般认为回归方程要有常数项,这样才能保证回归的有效性.比如,如果没有ones(4,1)这一列,matlab会提示：R-squ

举个例子x=[1：5]y=[4:8]polyfit（x,y,1）得出的结果的第一个系数就是拟合直线的斜率

这,这是二值函数啊,手动给出一个解吧：y=-2*sgn(x-31);其中sgn是符号函数如果要用连续函数拟合的话,可以用sigmod函数：y=-2/(exp(-x+31.5)+1)+1;

存在几点疑问：1、从曲线看,x=250并不是中轴（最大值不在该处）.2、谈到所谓中轴,是把中轴两边作为对称看待吗?这意味着拟合的时候两边的曲线方程要吻合才行.3、如果不对称,旋转的体积怎么理解?以左边

对于y=b*(a^x)指数来说两边取对数ln(y)=ln(a)*x+ln(b)最小二乘法,求ln(a)ln(b)求a,b注意：1.y的数据要取对数后再与x进行拟合  再问：能写下程