最小二乘拟合
盛良琼2249最小二乘拟合 -
支媛砖13347614896 ______ 令x=-1,x=1,x=2,x=-2,x=0.等等代入,再解这个线性方程组.就可求得A(-2)、A(-1)、A(0)、A(1)和A(2) 一般来说,都是这么做的,哈哈,数学分析上的吧
盛良琼2249matlab最小二乘法拟合直线matlab最小二乘法 我知道4组坐标x为1到32,每8个数一组,y为0.1到0.8 0.8到0.1 0.1到0.8 0.8到0.1 与x对应,怎样用最小二乘法... -
支媛砖13347614896 ______[答案] 1) >> x=linspace(1,32,8); >> y=linspace(0.1,0.8,8); >> p=polyfit(x,y,1) p = 0.0226 0.0774 %a=0.0226 b=0.0774 2) >> x=linspace(1,32,8); >> y=linspace(0.8,0.1,8); >> p=polyfit(x,y,1) p = -0.0226 0.0774 %a=-0.0226 b=0.0774 . 3)、4)与1)、2)相类似
盛良琼2249最小二乘法拟合运动方程的问题.已知一组X,Y数据,需要拟合s=a*t^2+b*t,我按拟合二次多项式的最小二乘法拟合出来的函数中,出现了常数项,即s=a*t^... -
支媛砖13347614896 ______[答案] 可以用自定义函数拟合. s=[...] t=[...] fun=inline('a(1)*t^2+a(2)*t','a','t') b=[0 0] a=lsqcurvefit(fun,b,t,s)
盛良琼2249最小二乘法拟合多项式问题对于分子分母都是多项式的函数,怎么拟合例如,给出N组x,y值,求y=(a0+a1*x+a2*x^2)/(b0+b1*x+b2*x^2+b3*x^3) 的各个系数 -
支媛砖13347614896 ______[答案] w=∑(1->N) |yi-(a0+a1*xi+a2*xi^2)/(b0+b1*xi+b2*xi^2+b3*xi^3)|^2 w对各系数求偏导为0 得到7个方程,联立求解各系数
盛良琼2249最小二乘拟合中样本个数的影响最近在做曲线拟合预测,请问最小二乘法拟合时,是不是样本个数越多,拟合预测效果越好? -
支媛砖13347614896 ______[答案] 当然是的 n倍的样本容量 样本的方差会变成1/n 不仅仅是曲线拟合是这样 任何统计都是这个规律 所以要取大量样本
盛良琼2249matlab......用最小二乘法拟合下列数据: x: 0.50 1.00 1.50 2.00 2.50 3.00 y: 1.75 2.45 3.81 4.80 8.00 8.60首先采用2阶多项式进行拟合;在同一幅图像上,绘制... -
支媛砖13347614896 ______[答案] clear;clcx=[0.50 1.00 1.50 2.00 2.50 3.00];y=[1.75 2.45 3.81 4.80 8.00 8.60]; %2阶多项式进行拟合c2=polyfit(x,y,2);y2=c2(:,1)*x.^2+c2(:,2)*x+c2(:,...
盛良琼2249什么是最小二乘法?最小二乘法是什么?除了可以解决线性拟合问题,还
支媛砖13347614896 ______ 最小二乘法,是数据处理曲线拟合的一种常用方法. 最小二乘法,解决线性拟合问题,就是解线性方程组. 当然也可以解决非线性拟合问题,不过非线性方程组的求解比较复杂.可以用线性化的方法.
盛良琼2249在什么情况下用最小二乘拟合方法 -
支媛砖13347614896 ______ 模型已知, 而待求解的参数无法精确求出, 并且给的条件(或者是观测值)比参数个数多时, 可以考虑使用. 比如通常的线性最小二乘问题: 模型y=ax+b, 待求解的参数是a,b. 已知 x=1 时 y=2, x=2 时 y=4.1, x=3 时 y=5.9, 即是说给了三组条件, 多于参数个数, 那么就用最小二乘拟合. 如果只给了两组条件, 那就是联立方程求解的问题了. 另外, 最小二乘拟合通常是用在观测有误差的情况中(比如用于察看统计数据的规律). 概率论有证明, 在一定条件下, 最小二乘拟合得到的是期望上最好的结果.
盛良琼2249最小二乘法拟合直线的mathematica 指令是什么?就是给你一组数据,让你用最小二乘法求出方程并且画出图.赐我一个个模板吧.我就可以套数据了. -
支媛砖13347614896 ______[答案] 多看帮助啊同学,Fit也可以,FindFit也可以,LinearModelFit也可以啊……
盛良琼2249什么是拟合,最小二乘法.还有哪些拟合方法 -
支媛砖13347614896 ______ 所谓拟合是指已知某函数的若干离散函数值{f1,f2,…,fn},通过调整该函数中若干待定系数f(λ1, λ2,…,λn), 使得该函数与已知点集的差别最小. 国外大学有门学科叫数值分析.国内为研究生的课程.拟合的方法除了最小二乘法外,还有拉格朗日插值法、牛顿插值法、牛顿迭代法、区间二分法、弦截法、雅克比迭代法和牛顿科特斯数值积分发等方法.以前曾用C语言把这些拟合方法写成软件.但是现在没有装VC平台,所以用不了.需要的话请联系本人.