matlab線性回歸方程公式？線性模型方程公式：b(x1y1x2y2...xnyn-nXY)/(x1x2...xn-nX)。多項(xiàng)式回歸方程是依靠數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的回歸分析，來(lái)可以確定兩種或兩種以上變數(shù)間相互

matlab線性回歸方程公式？

線性模型方程公式：b(x1y1x2y2...xnyn-nXY)/(x1x2...xn-nX)。多項(xiàng)式回歸方程是依靠數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的回歸分析，來(lái)可以確定兩種或兩種以上變數(shù)間相互依賴的調(diào)整膳食關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法之一。

1多元線性回歸方程怎末求

第一：用所給樣本求出兩個(gè)相關(guān)變量的(算術(shù)）平均值

第二：各算出分子和分母：（兩個(gè)公式任選其一）分子

第三：計(jì)算b：b分子/分母

用最小二乘法估計(jì)也參數(shù)b,設(shè)無(wú)條件服從正態(tài)分布,分別求對(duì)a、b的偏導(dǎo)數(shù)并令它們等于零。

先求x,y的平均值X,Y

再用公式x3求大神解答:b(x1y1x2y2...xnyn-nXY)/(x1x2...xn-nX)

后把x,y的平均數(shù)X，Y聯(lián)立解aY-bX

求出a并x3總的公式y(tǒng)bxa能夠得到線性回歸方程

(X為xi的平均數(shù)，Y為yi的平均數(shù))

2多項(xiàng)式回歸方程

線性回歸模型方程是依靠數(shù)理統(tǒng)計(jì)中的回歸分析，來(lái)確定兩種或兩種以上變數(shù)間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計(jì)分析方法之一。多項(xiàng)式回歸又是回歸分析中第一種在嚴(yán)格的研究并在實(shí)際應(yīng)用中應(yīng)用范圍建議使用的類型。按自變量個(gè)數(shù)可分成三類一元線性回歸分析什么方程和多元多元線性回歸分析方程。

怎樣使用matlab做曲線擬合？

方法一、用數(shù)據(jù)模型擬合工具箱CurveFittingTool

再打開CFTOOL工具箱。在matlab的commandwindow中然后輸入cftool，即可剛剛進(jìn)入數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)擬合工具箱。

輸入輸入兩組向量x，y。

是需要在Matlab的命令行鍵入兩個(gè)向量，一個(gè)向量就是你要的x坐標(biāo)的各個(gè)數(shù)據(jù)，別外一個(gè)是你的要的y坐標(biāo)的各個(gè)數(shù)據(jù)。鍵入以后簡(jiǎn)單假設(shè)叫x向量與y向量，也可以在workspace里面看見了這兩個(gè)向量，要確保全這兩個(gè)向量的元素?cái)?shù)同一，假如不一致的話是沒(méi)法在工具箱里面接受數(shù)據(jù)擬合的。

的或在命令行里再輸入下列選項(xiàng)中數(shù)據(jù):

x [196,186, 137, 136, 122, 122, 71, 71,70,33]

y[0.0126050.0131150.0168660.0147410.0223530.0192780.0418030.0380260.0381280.088196]

數(shù)據(jù)的選取。先打開曲線曲線擬合共工具界面，然后點(diǎn)擊最左邊的Xdata和Ydata，選擇類型剛才一鍵入的數(shù)據(jù)，這時(shí)界面中會(huì)又出現(xiàn)這組數(shù)據(jù)的散點(diǎn)圖。

你選擇計(jì)算得到方法，點(diǎn)擊Fit

左側(cè)results為曲線擬合結(jié)果，下方表格為誤差等統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

方法二、用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱

1、先打開神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱，在commandwindow內(nèi)再輸入nftool，進(jìn)入Neuralfittingtool

2、導(dǎo)入數(shù)據(jù)，再點(diǎn)next，導(dǎo)入Inputs為x，Targets為y。

3、選擇網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，再點(diǎn)next，選擇特訓(xùn)集和測(cè)試集數(shù)量，點(diǎn)next，選刻意隱藏層節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)。

4、訓(xùn)練數(shù)據(jù)，點(diǎn)next，選train。

5、繪制圖擬合曲線，訓(xùn)練結(jié)束后電機(jī)plotfit

訓(xùn)練結(jié)果參數(shù)在訓(xùn)練訓(xùn)練完后自動(dòng)彈出對(duì)話框

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱也可以用command寫，請(qǐng)直接搜索關(guān)鍵字matlab神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具箱函數(shù)。

方法三、用polyfit函數(shù)寫

polyfit函數(shù)是matlab中應(yīng)用于并且曲線模型擬合的一個(gè)函數(shù)。其數(shù)學(xué)的基礎(chǔ)是最小二乘法曲線計(jì)算得到原理。曲線曲線擬合：試求離散點(diǎn)上的數(shù)據(jù)集，即己知在點(diǎn)集上的函數(shù)值，構(gòu)造一個(gè)解析函數(shù)（其圖形為一曲線）使在原線性系統(tǒng)點(diǎn)上盡可能接近決策變量的值。

全局函數(shù)方法：apolyfit(xdata,ydata,n)，

其中n來(lái)表示多項(xiàng)式的更高階數(shù)，xdata，ydata為即將模型擬合的數(shù)據(jù)，它是用數(shù)組的鍵入。輸出參數(shù)a為計(jì)算得到多項(xiàng)式y(tǒng)a1x^,共n1個(gè)系數(shù)。

%調(diào)試器Apolyfit(x,y,2)zpolyval(A,x)plot(x,y,r*,x,z,b)

方法四、讓其寫算法做曲線擬合

請(qǐng)相關(guān)參考數(shù)值分析教科書，計(jì)算得到、插值方法較低，算法卻不是古怪，靈活自如照抄循環(huán)表就行