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2025-06-30 04:17本頁面
【正文】 , , ] x4=[, , , , , , ] y=[, , , , ] (2)保存數(shù)據(jù)(，便于以后調用) save data x1 x2 x3 x4 y load data (取出數(shù)據(jù)) (3)執(zhí)行回歸命令 x =[ones(8,1)，x1’,x2’,x3’,x4’]； [b，bint，r，rint，stats] = regress(y’,x)。 得結果： b = (，，)’ stats = (，) 即 = + + + R2 = ，F(xiàn) = ，P = 2. 多項式曲線擬合函數(shù)：polyfit( )調用格式： p=polyfit(x,y,n) [p,s]= polyfit(x,y,n)說明：x,y為數(shù)據(jù)點，n為多項式階數(shù)，返回p為冪次從高到低的多項式系數(shù)向量p。矩陣s用于生成預測值的誤差估計。(見下一函數(shù)polyval)例2：由離散數(shù)據(jù)x0.1.2.3.4.5.6.7.8.91y.3.51.6.4.82擬合出多項式。程序： x=0:.1:1。 y=[.3 .5 1 .6 .4 .8 2] n=3。 p=polyfit(x,y,n) xi=linspace(0,1,100)。 z=polyval(p,xi)。 %多項式求值 plot(x,y,’o’,xi,z,’k:’,x,y,’b’) legend(‘原始數(shù)據(jù)’,’3階曲線’)結果：p = 多項式為：+曲線擬合圖形：也可由函數(shù)給出數(shù)據(jù)。例3：x=1:20,y=x+3*sin(x)程序： x=1:20。 y=x+3*sin(x)。 p=polyfit(x,y,6) xi=1inspace(1,20,100)。 z=polyval(p,xi)。 %多項式求值函數(shù) plot(x,y,’o’,xi,z,’k:’,x,y,’b’) legend(‘原始數(shù)據(jù)’,’6階曲線’)結果：p = 再用10階多項式擬合 程序：x=1:20。y=x+3*sin(x)。p=polyfit(x,y,10)xi=linspace(1,20,100)。z=polyval(p,xi)。plot(x,y,39。o39。,xi,z,39。k:39。,x,y,39。b39。)legend(39。原始數(shù)據(jù)39。,39。10階多項式39。)結果：p = Columns 1 through 7 Columns 8 through 11 可用不同階的多項式來擬合數(shù)據(jù)，但也不是階數(shù)越高擬合的越好。
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