SPSS 多项式拟合

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.

拟合x1和y之间的曲线,用12次多项式拟合x1={1.5,1.5,2,2,2.5,2.5,2.5,2.5,3,3,3,3};y={1,0.99,0.98,0.97,0.98,0.975,0.97,0.

问题描述：给定数据,1.用双曲线1/y=a+b/x作曲线拟合,2.用指数曲线y=aeb/x作曲线拟合答案1：：1.用Compute过程按照y1=1/y,x1=1/x进行转换得到y1和x1,原式y1=a

x=1978:2002;y=[272.81,286.43,311.89,324.76,337.07,351.81,390.85,466.75,490.86,545.46,648.3,696.54,78

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)

x1=[1.51.5222.52.52.52.53333];x2=[0.050.10.150.20.050.10.150.20.050.10.150.2];y=[10.990.980.970.980.

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

用polyfit

Warningsduringfitting:Equationisbadlyconditioned.Removerepeateddatapointsortrycenteringandscaling.这是

functionp=naorthfit(x,y,m)%用途：多项式拟合%格式：x,y为数据向量,m为拟合正交多项式次数,p返回多项式%系数降幂排列psi=fliplr(eye(m+1,m+1));%转

1.用Compute过程按照y1=1/y,x1=1/x进行转换得到y1和x1,原式y1=a+bx1,然后用Regression对y1和x1作一般的线性回归即可；2.原理同1,处理方法上先两边取对数,令

matlab里面有三角函数拟合,也就是常说的傅里叶展开,得到的是sinx和cosx的多项式函数.你可以使用拟合工具箱来做,还有很多其他的拟合方法,如指数、插值、高斯等.

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

A=polyfit(X,Y);xx=0:1:m;YY=polyval(A,xx);(m是x的上限)

clear;clcx=[0 30 60 90 120 150 180 210 240 270 300

1.用Compute过程按照y1=1/y,x1=1/x进行转换得到y1和x1,原式y1=a+bx1,然后用Regression对y1和x1作一般的线性回归即可；2.原理同1,处理方法上先两边取对数,令

直接用用函数polyfit就可以实现多项式拟合了,p=polyfit(x,y,n),其中x,y为需要拟合的数据向量,n为多项式的次数,p为降幂排列的多项式系数向量.

x=[3603896.338,3589780.327,3596342.743,3599206.341,3593665.841,3590354.599,3588152.720];y=[488554.99

dy应该是已知条件,原数据y的标准差,即y中的每一个点的测量误差,用它来估算拟合系数的误差再问：可是，我有一组x和y，要拟合曲线，确定最佳阶数的话，怎么定dy呢?再答：如果不需要计算系数误差就无需dy