REGRESS的拟合度

很少说拟合率,基本上都说拟合优度（专业）.拟合优度越接近1,说明拟合效果越好.

egress（）函数主要用于线性回归,一元以及多元的.它可以提供更多的信息,残差之类的.调用格式：[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,X,alpha)bint是回归系数的区

在Matlab软件包中有一个做一般多元回归分析的命令regress,调用格式如下：[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,X,alpha)或者[b,bint,r,rint,st

这个可以成为方程的解释率也可以理解为拟合率吧说明你的方程可以解释82%的变异,拟合度比较好

X=[ones(30,1)x1'x2'x3'x4'x5'x6'x7'];>>y=y';>>[b,bint]=regress(y',X)b=87.1644-0.2168-1.10142.1626-0.6

helppolyfitPOLYFITFitpolynomialtodata.POLYFIT(X,Y,N)findsthecoefficientsofapolynomialP(X)ofdegreeNth

两边取自然对数lnY=lnA-BX,令Z=lnY,C=-B,D=lnAZ=CX+D拟合这个直线就OK

function[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,X,alpha)%REGRESSMultiplelinearregressionusingleastsquares.%B

预测发现数据之间的关系

f=inline('1./sqrt((c*x).^2+1)','c','x');x=0:0.1:3y=1./sqrt((0.5*x).^2+1);f=inline('1./sqrt((c*x).^2+

f=[];u=[];plot(f,u,'o')holdonfun=inline(‘c(1)./((c(2).^2-f.^2).^2+c(3).*f.^2).^0.5','c','f');c=nlinf

%x太大,以x的幂作为基函数会导致设计矩阵尺度太差,列变量几乎线性相依.%变换为[-1 1]范围计算x=[1990:2005];t=(x-2040)/50;y=[61 62&nbs

M=[234237239280290];x=[3.133.153.183.193.23];y=[87.589.694.599.5104.6];X=[ones(5,1)x'y'];[B,BINT,R,R

STATScontaining,inthefollowingorder,theR-squarestatistic,theFstatisticandpvalueforthefullmodel,andan

你给我数据,我来帮你.再问：你告诉我输入matlab时的源代码就好了，坐标空起来，谢了再答：已发私信给你。

评价拟合效果最常用的指标是“均方根误差”（Rootmeansquareerror).在有限测量次数中,均方根误差常用下式表示：√[∑di*2/(n-1)]=Re,式中:n为测量次数；di为一组测量值与

可用matlab曲线拟合工具箱,里面有各式各样的拟合函数可供选用...x=[367   379   414   

可以画回归直线x = [1 2 3 4 5 6]';y = [2 4 6 

这种比较复杂的式子拟合之前先化简一下比较好,至少可以两边取一下对数,另外,这个式子里a,b两个参数应该合到一起,否则是拟合不出结果的.

clearall;closeall;clc;X1=[5142532527496101123154173197215235];X2=[1223344556677889100111123134145156