matlab最小二乘法拟合直线

matlab中用最小二乘法拟合直线怎么做?
最小二乘法，通常用在我们已知数学模型，但是不知道模型参数的情况下，通过实测数据，计算数学模型，例如，在题目中，数学模型就是直线方程y=ax+b，但是不知道直线方程的a和b。本来呢，我们只需要两组（xi,yi），就可以解得a和b，但是由于实测数据都存在误差，所以，我们很容易想到一个办法，我们测很...

最小二乘算法原理、来源及其Matlab实现(直线拟合)
理想情况下，我们可能只需两次观测，但现实中，为了抵消误差，通常会进行多次观测，形成多组数据（ti, yi）。此时，目标是找到使各观测点与拟合直线偏差平方和最小的a和b值。最小二乘法的起源可追溯至勒让德1805年的著作，他提出通过最小化误差平方和来找到“最佳”解，这一理论后来由高斯在1809年的...

matlab 最小二乘法拟合
f = inline('R * exp(-a * x)','[R a]','x');像这种有多个待辨识参数的情况，应该写成一个向量，如 f = inline('c(1) * exp(-c(2) * x)','c','x');参考代码：生成测试数据t=linspace(0,2*pi,50);x=1.5*cos(t);y=1.5*sin(t);plot(x,y)hold ont=linspace(0,...

matlab最小二乘法拟合的线为什么是直线
不一定非得是直线啊，可以是曲线，最小二乘法拟合的目的是通过一定的方法（高斯牛顿法、LM法等）计算、迭代达到预测值与真实值之间的离差平方和最小，从而求出符合要求的参数，所以不仅适用于直线拟合还是用于曲线拟合。

Matlab 的线性回归最小二乘法 求大神解答
使用最小二乘法拟合比较简单：x_r=[abscissa ones(size(abscissa))]\\ordinates;求出来即为题中的x和γ。如果不限方法，也可以使用多项式拟合：p = polyfit(abscissa, ordinates,1);得到的结果是一致的（但二者分别是列向量和行向量）。使用绝对值最小的拟合方法稍微复杂一些：e = ones(size(...

如何用最小二乘法在matlab中将六个离散点连成直线
比如:x=1:3:13;y=2*x+5*rand;p=polyfit(x,y,1);%一次拟合,即得到直线;y2=polyval(p,x);%求拟合后的直线上的点的纵坐标;plot(x,y,'b*',x,y2);

matlab最小二乘法拟合曲线
Matlab最小二乘法拟合曲线的步骤：1. 准备数据：准备要进行拟合的数据点集，包括横坐标和纵坐标的数据。2. 使用polyfit函数进行拟合：在Matlab中，可以使用polyfit函数进行多项式拟合，该函数基于最小二乘法原理。调用格式为[p,S,mu] = polyfit，其中x和y是数据点，n是多项式的阶数，p是多项式系数向量...

怎样用matlab作数据的最小二乘拟合
用polyfit（）语句可以 polyfit(x,y,拟合次数n);x,y是你的数据，n是你要进行几次拟合，填1的话为一次也就是最小二乘法拟合 你可以这样写 x=[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 58 51 50...

matlab如何求解最小二乘法??
1、选取数据（本例为随机数据），作散点图，然后选择线性拟合，单击选中散点图；然后点击左上角的【Analysis】，在下拉菜单中选择【Fitting】，再选择【Linear Fit】，最后点击【Open Dialog...】；2、选择重新计算【recalculate】：其中【Auto】为自动，数据变化后会自动拟合，【Manual】则需要手动拟合；...

利用最小二乘法拟合直线(用VB)在界面上画出图并显示方程
为建立这直线方程就要确定a0和a1，应用《最小二乘法原理》，将实测值Yi与利用(式1-1)计算值(Y计=a0+a1X)的离差(Yi-Y计)的平方和〔∑(Yi - Y计)2〕最小为“优化判据”。令: φ = ∑(Yi - Y计)2 (式1-2)把(式1-1)代入(式1-2)中得:φ = ∑(Yi - a0 - a1 Xi)2 (式1...