最小二乘拟合(21个结果)

最佳答案：69.1622 29.0101 这样解没有问题的,能够得到结果的啊这只是matlab默认运行两百步就停止了!按某个文献拟合A、B值（A=185.87,B=157

最佳答案：楼主可试一下拟合工具箱sftool,help下就有用法~

最佳答案：1）求各组的平均值：x平=（1/n)Σ《i=1∽n》xi y平=（1/n)Σ《i=1∽n》yi2)拟合：k=[Σ《i=1∽n》(xi-x平）（yi-y平)]/Σ

最佳答案：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

最佳答案：a=2 -3794.2

最佳答案：对两边取对数,得到lny=rx+lna.这就变成了一个使用lny和x对r和lna的一个线性拟合.如果使用MATLAB程序如下（假设你的x和y都是列向量）：A(:

最佳答案：http://zhidao.baidu.com/question/44729603.html我还真不懂,但是帮你查了,不好意思复制人家的.你就通过连接看吧 =.

最佳答案：Subscript indices must either be real positive integers or logicals.这句话是说下标必须是正整

最佳答案：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

最佳答案：1）>> x=linspace(1,32,8);>> y=linspace(0.1,0.8,8);>> p=polyfit(x,y,1)p =0.0226 0.

最佳答案：呃,一个简单的笔误而已...data = {{0,0},{0.115,0.11},{0.173,0.14},{0.231,0.24},{0.346,0.29},

最佳答案：k=2.82r=0.999

最佳答案：f的方差最小,这是要做最小方差估计吗?函数形式太难了.而且最小方差也不等同于最小二乘.

最佳答案：最重要的是,扰动项与自变量无关

最佳答案：最小二乘法是最有效的方法.这个是非要手工算吗?如果不是的话,建议试试matlab和eviews,matlab提供了拟合的函数,eviews可以点点鼠标就可以直接

最佳答案：x=[0.0 0.1 0.2 0.3 0.5 0.8 1.0]; %输入数组>> y=[1.0 0.41 0.50 0.61 0.91 2.02 2.46];>

最佳答案：基函数是1,lnx,设拟合函数为 g（x）=a+blnx；求系数a,b.按离散内积计算先算（1,1）=1*1+1*1+1*1+1*1=4,（1,lnx）=1*l

最佳答案：假设数据集合是{yi,xi} i = p,拟合直线方程为：y = w'.x + b那么可以用方差：v = ∑（yi - w'.xi -b)^2（从1到p求和）来

最佳答案：没有对xx做数据归一化,而且有些地方有错,改成这样了function [p,a,F]=Legendre(xx,yy,w,n)%xx为拟合的横坐标数据%yy为拟合

最佳答案：观测向量很简单,就是你采样得到的数据啊,也就是统计里常说的“样本”的值至于设定参数和设计矩阵,就没有听说过了,最小二乘一般有两种,一种是有限个参数的静态最小二乘