求用matlab做线性多项式回归n=[ones(15,1),x',y',x1',y2',y1'];的...

如果你顺序颠倒为n=[ones(15,1),x1',y1',y2',x',y'], 那么求出的b就是[a0 a3 a5 a4 a1 a2]'如果要拟合z=a0+a1*x+a2*y+a3*x^2+a4*x*y+a5*y^2+a6*x^3+a7*y*x^2+a8*x*y^2+a9*y^3;那么要多设 x2=x.*x.*x;y3=y.*y,*y;x3=x.*x.*y;y4=x.*y.*y;...

1. 首先，确保你已经导入了数据并将其保存在一个矩阵或数组中，假设你将数据保存在名为`data`的变量中。2. 使用索引来获取第一列和第二列的数据，假设第一列存储在`data(:, 1)`中，第二列存储在`data(:, 2)`中。3. 可以使用这些数据拟合函数或进行回归分析来确定它们之间的关系。MATLAB提供...

所谓预测区间是在yhat(预测值)的基础上减加一个误差sy。 对于线性回归而言，sy=syx*sqrt(1+1/n+(X-xbar)^2/SSx)其中的syx是离回归标准差，SSx是X变数的离均差平方和。对于多元线性或多元多项式回归而言，sy=sqrt(syx+sum(v(bi))), v(bi)为第i个回归系数的误差方差，vbi(syx^2*C(i,i)...

(1)确定多项式系数的命令：[p,S]=polyfit(x,y,m)说明：x=(x1,x2,…,xn),y=(y1,y2,…,yn)；p=(a1,a2,…,am+1)是多项式y=a1xm+a2xm-1+…+amx+am+1的系数；S是一个矩阵,用来估计预测误差.(2)一元多项式回归命令：polytool(x,y,m)2、预测和预测误差估计.(1)Y=polyval(p,x...

在matlab中regress（）函数和polyfit（）函数都可以进行回归分析。（1）regress（）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。（2）polyfit（）函数是利用多项式拟合。可以是线性也可以是非线性的。regress（）函数详解 [b，bint，r,rint，stats]=regress(y,X，alpha)说明...

程序如下：t0=ones(18,1);t1=[0 4 8 9 10 18 21 23 24 25 29 37 38 39 40 41 44 46]';t2=t1.*t1;c=[85.90 133.54 152.33 173.28 149.00 160.00 170.40 206.85 181.79 172.48 184.67 267.67 167.50 213.76 196.24 182.59 164.60 101.33]';T=[t0 t1 t2]...

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...

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(...

我来杠一下，我用polyfit拟合了一下，结果如图 拟合到了n=4，发现f1与Y一致 这是1元4次多项式的系数矩阵p 换了种线，把x1（6）=6 和y1（6）也加上绘图 最终拟合加上Y（6）=66的图 所以。。。四次多项式0.375x^4-4.25x^3+17.625x^2-25.75x+18请求出战 ...

我之前说用regress,现在想想你这情况用polyfit函数吧 N = 5 % 你想要的多项式阶数 P = polyfit(X,Y,N)