最小二乘法求形如 的经验公式,画出拟合函数图像.

Xi=Xio(1±Δxi)Yi=Yio(1±Δyi)Δ是相对误差用Xio和Yio算得A,B,再用Xi,Yi算A',B'相减不就是误差了么,期间还可以根据需要略去Δ的二阶量不过我还是觉得算期望和方差更好

那个像E的符号是希腊字母,念“西格玛”,在数学上常表示为”求和“的意思.如果已知一条直线上的n个点(xi,yi),则求最接近这n个点的直线y=bx+a可以直接用此公式.b的分子展开即表示为：(x1y1

下次问线性回归中的a和b,最小二乘法是解方程的一种方法,没a,b.

/***最小二乘法计算类**@authorAdministrator**/publicclassLeastSquareMethod{\x05privatedouble[]x;\x05privatedo

x=[0.3050.4240.570.6390.8511.017];y=[1.772.603.434.275.105.93];f_x=polyfit(x,y,1),f=polyval(f_x,x);p

你的问题看得不是太懂,不过最小二乘法的函数是lsqcurvefit使用方法是：lsqcurvefit（fun,a0,x,y)其中fun为函数原型a0为最优化的初始值x,y为原始输入输出数据向量

使用matlab中的函数polyfit()计算N阶拟合,n为题目中的n,是一个具体数字程序如下：x=[x1,x2,x3,.,xn];y=[y1,y2,y3,...,yn];p=polyfit(x,y,

不是已经回答了吗,你在命令窗口中输入如下命令：命令窗口输入：lslog(t)=c(1)+c(2)*log(X)+c(3)*log(Y)+c(4)*log(D)回车出结果

在equation里输入log(t)clog(x)log(y)log(d)即可再问：不对，它说是奇异矩阵再答：那可能是你数据的问题你选的年份如果太短的话就会出现这种问题再问：但是我看别人写的论文，数据

我给你个最小二乘拟合的例子自己体会一下：下面给定的是乌鲁木齐最近1个月早晨7:00左右(新疆时间)的天气预报所得到的温度数据表,按照数据找出任意次曲线拟合方程和它的图像.(2008年10月26~11月

最小二乘法是一种数学优化技术,它通过最小化误差的平方和找到一组数据的最佳函数匹配.最小二乘法是用最简的方法求得一些绝对不可知的真值,而令误差平方之和为最小.最小二乘法通常用于曲线拟合.很多其他的优化问

http://hi.baidu.com/tsgwg/album/item/de119fde856e8c1dcdbf1a2d.html#

先设X=sinx,利用数据把X求出来,则所求的回归方程为：y=a+bX回归系数的计算直接代公式,用离差算也行；算均方误差也一样.

最小二乘法是一种数学方法,用于曲线拟合.二乘,就是平方,是早年翻译的沿用.当在实验中获得自变量与因变量的一系列对应数据,(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),...(xn,yn)时,要找出一

内容很多,抓关键点就行了.一看判定系数R方,为0.72,拟合优度尚可.具体地说,在因变量的总变化中,有72.3%是由自变量P引起的,而27.7%是由其它因素引起的.模型拟合效果还不错.多大范围之内呢?

命令窗口lscx1x2x3x4x5回车

这牵涉连加符号,诶被西落,在此用∑表示.最小二乘法利用在减少误差上,所以必定有多组数据关于X.Y的.设为N组.所以∑(Y)=b∑(X)+N*a∑(X*Y)=b∑(X*X)+a∑(X)∑为连加,就是把后

公式太复杂了…不好发啊…先算偏差的平方和…求两个偏导等于0时的方程(即使平方总偏差最小)…解出新的系数即可…实在不行借本书看看吧

这个用手求太累了一般最小二乘法用手算只能算直线的我是用计算器求得可以用Excel,输入两组数据后全选,插入-图表-xy散点图然后右键一个数据点,选择添加趋势线,这些趋势线都是用最小二乘法拟合的然后选择