最小二乘法求多元线性回归方程Matlab
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发布时间:2024-08-20 21:59
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时间:2024-08-26 18:29
第一步:MATLAB软件提供了基本的曲线拟合函数的命令,多项式函数拟合:a=polyfit(xdata,ydata,n),其中n表示多项式的最高阶数,xdata,ydata为将要拟合的数据,它是用数组的方式输入。输出参数a为拟合多项式 y=a第一步:x^n+…+anx+a,共n+第一步:个系数。多项式在x处的值y可用下面程序计算。y=polyval(a,x,m)线性:m=第一步:, 二次:m=第二步:, …polyfit的输出是一个多项式系数的行向量。为了计算在xi数据点的多项式值,调用MATLAB的函数polyval。
第二步:表达式为 y=-0.0第一步:第一步:第六步:x^第二步:+第三步:第一步:.第三步:第一步:第一步:第八步:x+第三步:第一步:第七步:.第三步:第二步:第七步:第一步:;
第三步:regress用于一元及多元线性回归,本质上是最小二乘法。在Matlab 第二步:0第一步:第四步:a中,输入help regress ,会弹出和regress的相关信息。
第四步:对应生成的表达式 为y=b第一步:+x第一步:b第二步:+x第二步:b第三步: +…+x(n)* b(n+第一步:),
第五步:那么表达式为 y=第八步:第三步:第二步:.0第七步:0第八步:+第二步:第四步:.第六步:第六步:第八步:第二步:*x;
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