拟合模型英语怎么说如题“拟合模型” 用英语怎么说我们通过拟合模型来表明数据之间的规律和趋势。翻译成英文是什么？

dyj6212022-10-04 11:39:542条回答

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非常男女声共回答了27个问题 | 采纳率85.2%: We will be showed the orders and trends between the datas by constructing models.; 1年前

njtyp 共回答了1个问题 | 采纳率: fitted model; 1年前

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在matlab中怎样自定义拟合对数函数（y=a*log(b*x)) chentao1201年前1: gwrgui 共回答了20个问题 | 采纳率95%

在command window里输入数据与命令：
x=[]；%数据放进中括号里面.
y=[];
cftool
这样就打开了自定义拟合窗口了.如下图：

画圈的地方是,你要设置的.

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用matlab编写程序求以幂函数作基函数的3次、4次多项式的最小二乘曲线拟合,画出数据散点图及拟合曲线图 用matlab编写程序求以幂函数作基函数的3次、4次多项式的最小二乘曲线拟合,画出数据散点图及拟合曲线图 由实验给出下列数据表 x 0.0 0.1 0.2 0.3 0.5 0.8 1.0 y 1.0 0.41 0.50 0.61 0.91 2.02 2.46 试求以幂函数作基函数的3次、4次多项式的最小二乘曲线拟合,画出数据散点图及拟合曲线图,并预测x=0.7处的近似值. everglade1年前1: av0423 共回答了18个问题 | 采纳率83.3%

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];
>> f1=inline(poly2sym(polyfit(x,y,3))); %polyfit拟合得到系数,poly2sym由系数得到多项式,inline转换内联函数
>> f2=inline(poly2sym(polyfit(x,y,4)));
>> plot(x,y,'*'); %绘散点图
>> for i=1:7 %text给各点做坐标标注,num2str转换数值为字符,strcat字符串连接
text(x(i),y(i)+0.1,strcat('(',num2str(x(i)),',',num2str(y(i)),')'));
end;
>> xlabel('x'); %给x轴做标注
>> ylabel('y');
>> figure; %打开新的绘图窗口
>> y1=f1(x); %用拟合得到的式子求y值,如果想要拟合曲线更光滑,可将x的值更细化
>> y2=f2(x);
>> plot(x,y1,'-r*'); %绘3次拟合曲线图
>> for i=1:7
text(x(i),y1(i)+0.1,strcat('(',num2str(x(i)),',',num2str(y1(i)),')'));
end;
>> xlabel('x');
>> ylabel('y');
>> figure;
>> plot(x,y2,'-bo'); %绘3次拟合曲线图
>> for i=1:7
text(x(i),y2(i)+0.1,strcat('(',num2str(x(i)),',',num2str(y2(i)),')'));
end;
>> xlabel('x');
>> ylabel('y');

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y=a+blnx按最小二乘原理拟合数据,数值分析考试用,公式应如何化简?数据如下： y=a+blnx按最小二乘原理拟合数据,数值分析考试用,公式应如何化简?数据如下： x 1 2 3 4 y 2.5 3.4 4.1 4.4 2316qwe1年前1: Yoki1978 共回答了22个问题 | 采纳率90.9%

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*ln1+1*ln2+1*ln3+1*ln4；
（lnx,lnx）=ln1 *ln1+ln2*ln2+ln3*ln3+ln4*ln4；
再算（f,1）=1*2.5+1*3.4+1*4.1+1*4.4；（f,lnx）=ln1*2.5+ln2*3.4+ln3*4.1+ln4*4.4；
然后,解法方程组
（1,1）a+（1,lnx）b=（f,1）
（1,lnx）a+（lnx,lnx）b=（f,lnx）
求得a,b,代入g（x）就是所求拟合函数.

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x y各为一组离散数据,要求拟合出二次函数曲线.除了最小二乘法还有什么方法?哪种最小二乘法最合适? kunzaghi1年前1: liaojtong 共回答了23个问题 | 采纳率95.7%

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拟合了.

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这个曲线用什么函数拟合啊?三次多项式不对吧. k15581年前1: nuyang 共回答了19个问题 | 采纳率89.5%

分段函数,每一段都用直线
那这样:注意到函数越来越陡,不妨选择指数函数.可以用excel或几何画板试试!

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什么较直线拟合?请解释的清晰易懂些. 东耳去1年前1: shouma1984 共回答了17个问题 | 采纳率82.4%

我跟你解释2元的
就是说把测量得到的一些离散点标到坐标平面上
目标话一条直线是的所有点到这条直线得距离平方和最小
那么这条直线就成为目标得拟合直线
为什么所有点不落在这条直线上哪?可能是因为测量误差得原因等等

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根据市气象站对春季某一天气温变化的数据统计显示，气温变化的分布与曲线y＝Asin(π12x+ϕ)+b拟合（0≤x＜24， 根据市气象站对春季某一天气温变化的数据统计显示，气温变化的分布与曲线y＝Asin( π 12 x+ϕ)+b拟合（0≤x＜24，单位为小时，y表示气温，单位为摄氏度，|ϕ|＜π，A＞0），现已知这天气温为4至12摄氏度，并得知在凌晨1时整气温最低，下午13时整气温最高． （1）求这条曲线的函数表达式； （2）这天气温不低于10摄氏度的时间有多长？ guhaoueu1年前1

cnecn 共回答了23个问题 | 采纳率87%

解题思路：（1）根据气温为4至12摄氏度，我们可以求得振幅A，利用凌晨1时整气温最低，下午13时整气温最高，可求得周期及φ的值，从而求得函数表达式；
（2）利用（1）中求出的函数表达式，我们可建立表达式4sin(

x−

7π

)+8≥10，解之即可．

（1）b=（4+12）÷2=8，A=12-8=4，[π/12×1+ϕ＝−
π
2]，ϕ＝−
7π
12，
所以这条曲线的函数表达式为：y＝4sin(
π
12x−
7π
12)+8．
（2）令y≥10，则4sin(
π
12x−
7π
12)+8≥10，
∴sin（[π/12x−
7π
12)≥
1
2]，0≤x＜24．
∴−
7π
12≤
π
12x−
7π
12＜
17π
12，
∴[π/6≤
π
12x−
7π
12≤
5π
6]，
∴9≤x≤17，
∴17-9=8．
故这天气温不低于10摄氏度的时间有8小时．

点评：
本题考点：已知三角函数模型的应用问题．

考点点评：本题以实际问题为载体，考查三角函数模型的构建，考查三角不等式的求解，解题的关键是从实际问题中抽象出函数的模型，求出相应的参数．

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有几个关键步骤.
1,选择要拟合的数据.
2,选择所用的公式类型,你这个就是多项式,然后是二阶,你在阶次那选2就行了.
3,然后选择拟合.
会弹出另外的两个框.其中关键数据说明如下:
截距：方程的常数项,intercept.
b1:x一次方对应的系数.
b2:x二次方对应的系数.
ORigin还提供了一些其他信息,例如残差跟标准偏差.

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Origin 8.0做了曲线拟合后,怎么才能知道拟合后曲线的表达公式函数 xjvhappy1年前1: CZ_009 共回答了15个问题 | 采纳率86.7%

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拟合x1和y之间的曲线,用12次多项式拟合
x1 = {1.5,1.5,2,2,2.5,2.5,2.5,2.5,3,3,3,3};
y = {1,0.99,0.98,0.97,0.98,0.975,0.97,0.965,0.975,0.97,
0.965,0.96};
data = Table[{x1[[i]],y[[i]]},{i,1,Length[x1]}]
p1 = Fit[data,{1,x,x^2,x^3,x^4,x^5,x^6,x^7,x^8,x^9,x^10,
x^11,x^12},x]
Show[ListPlot[data,PlotStyle -> Red],Plot[p1,{x,1,3}]]
输出
0.968628 + 0.062384 x - 0.0192278 x^2 - 0.00727978 x^3 -
0.000960493 x^4 + 0.000212047 x^5 + 0.000183664 x^6 +
0.0000720644 x^7 + 0.0000200974 x^8 + 3.65551*10^-6 x^9 -
1.29406*10^-7 x^10 - 5.40089*10^-7 x^11 - 3.46969*10^-7 x^12
所以可以用2次曲线拟合就可以得到比较好的结果
p2 = Fit[data,{1,x,x^2},x]
输出
1.07467 - 0.0725 x + 0.0123333 x^2

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你这个问题太专业了,我只知道这个图是怎么做的,以及整个数据是怎么拟合的.
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残差的平方和是用来描述n个点与相应回归直线在整体上的接近程度
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故拟合效果较好的是残差平方和是153.4的那个模型．
故答案为：153.4．

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figure;
t=[1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008];
c=[399.72 506.97 754.98 989.4 1202.48 1473.29 1525 1717.87 1911.45 2004.25];
a=polyfit(t,c,2);
ti=1999:1:2008;
ci=polyval(a,ti);
plot(t,c,'go','MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor','g','MarkerSize',6);
xlabel('年份');
ylabel('相关数据');
axis([1999 2008 350 2100])
hold on
plot(ti,ci,'linewidth',2,'markersize',16)
legend('原始数据点','拟合曲线')
plot(t,c,'-r.')
sprintf('曲线方程：C=%0.5g*T^2+(%0.5g)*T+(%0.5g)',a(1),a(2),a(3))
曲线方程：C=-5.5245*T^2+(22324)*T+(-2.255e+007)
这是2次线性相关
figure;
t=[1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008];
c=[399.72 506.97 754.98 989.4 1202.48 1473.29 1525 1717.87 1911.45 2004.25];
a=polyfit(t,c,1);
ti=1999:1:2008;
ci=polyval(a,ti);
plot(t,c,'go','MarkerEdgeColor','k','MarkerFaceColor','g','MarkerSize',6);
xlabel('年份');
ylabel('相关数据');
axis([1999 2008 350 2100])
hold on
plot(ti,ci,'linewidth',2,'markersize',16)
legend('原始数据点','拟合曲线')
plot(t,c,'-r.')
sprintf('曲线方程：C=+(%0.5g)*T+(%0.5g)',a(1),a(2),)
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换一种思路, 上述方程可以看成关于(x0, y0, r)的方程, 以(x,y)为参量, 对应一个3维曲面.

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(2,0,0)(0,2,2)(0,1,0) 这是实例
空间里有这三个点；
设方程ax+by+cz+d=0 ;
//这个方程就是平面方程
把三个点代到方程里
{2a+d=0;2b+2c+d=0;b+d=0;
用d表示a b c ：
a=-d/2; b=-d; c=d/2;
则方程为(-d/2)*x+(-d)*y+(d/2)*z+d=0 ;
if d == 0 该方程无意义；
if d != 0
则方程为x+2y-z-2=0
//空间三点只能够成三种情况 1.三点重合 2.三点一线 3.三点构成并且只构成一个平面

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原来都是‘欧氏算法’啊,看错了 40 ,30 ,10 ,5 ,3 ,2 ,x ,y ,z 那么就只有：①40=30+10,5=3+2,则2=x+y+z ②10=5+3+2,则x=y+z 则2=x+(y+z)=x+x=2x,x=1 则‘?’处的数为1 这样应该不会错了,用的可是‘欧氏算法’哦!

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对

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lsqcurvefit拟合出问题 lsqcurvefit拟合出问题 数据拟合出现错? function V=fun2(r,h) h1=(h-r.*tan(4.1.*pi./180))-82.5.*tan(4.1.*pi./180); y=h1-60; x=sqrt(1-((y)./60).^2).*89; S=(89.*60.*acos(x./89))./2; V=245.*(pi.*89.*60./2+x.*y+(h1-60)./abs(h1-60).*2.*S)-(1.3113.*h1-10.9332).*10.^3; H1=[41,42,44,45,46,48,49,50,51,53,54,55,56,58,59,60,61,... 62,64,65,66,67,68,69,70,72,73,74,75,76,77,79,80,81,82,83,84,86,87,... 88,89,90,92,93,94,95,97,98,99,101,102,103,104]; v1=[747.86,797.86,847.86,897.86,947.86,997.86,1047.86,1097.79,1147.79,1197.73,... 1247.73,1297.73,1347.73,1397.73,1447.73,1497.73,1547.73,1597.73,1647.73,1697.73,... 1747.73,1797.73,1847.73,1897.73,1947.73,1997.73,2047.73,2097.73,2147.73,2197.73,2247.73,... 2297.73,2347.73,2397.73,2447.73,2497.73,2547.73,2597.73,2647.73,2697.73,2747.73,2797.73,... 2847.73,2897.73,2947.73,2997.73,3047.73,3097.73,3147.73,3197.73,3247.73,3297.73,3299.74]; v1=v1+215; r0=[3]; r=lsqcurvefit('fun2',r0,H1,v1); V=fun2(r,H1); r 出现以下? Error using ==> qr Complex sparse QR is not yet available. Error in ==> aprecon at 57 RPCMTX = qr(TM(:,p)); Error in ==> trdog at 47 [R,permR] = feval(pcmtx,H,pcoptions,DM,DG,varargin{:}); Error in ==> snls at 345 [sx,snod,qp,posdef,pcgit,Z] = trdog(x,g,A,D,delta,dv,... Error in ==> lsqncommon at 231 [x,FVAL,LAMBDA,JACOB,EXITFLAG,OUTPUT,msg]=... Error in ==> lsqcurvefit at 186 [x,Resnorm,FVAL,EXITFLAG,OUTPUT,LAMBDA,JACOB] = ... Error in ==> sm02 at 12 r=lsqcurvefit('fun2',r0,H1,v1); 错误： 请各位能手指教!高分! hongshiyuanzhu1年前1: yhwjsyh 共回答了18个问题 | 采纳率88.9%

哥们还在做第一问啊

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线性拟合的相关系数由几个点拟合出一条线性公式 y=ax+b,如何求这一线性拟合公式的相关系数,谢谢 蜡奴脂1年前1: 女人小胖共回答了19个问题 | 采纳率94.7%

假设点是(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn),那么线性拟合公式的相关系数为
b=( n(x1y1+x2y2+...+xnyn)-(x1+...+x2)(y1+...+yn) ) /
( n(x1^2+x2^2+...+xn^2) - (x1+...+x2)^2 ),
a= (y1+...+yn)/n - b*(x1+...+x2)/n.
因为求和号不好打,所以用长式子代替,见谅.

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线性模型的拟合效果p元线性回归模型中,可用哪个指标衡量模型拟合数据的效果?就是用最小二乘法原理求出的残差么？那总偏差平方 线性模型的拟合效果 p元线性回归模型中,可用哪个指标衡量模型拟合数据的效果? 就是用最小二乘法原理求出的残差么？那总偏差平方和呢？ hx518091年前1: aOn_680 共回答了17个问题 | 采纳率82.4%

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）来衡量拟合效果,当然越小越好.
其中xi,w为p维列向量,y,yi为标量,.表示内积,'表示转置.
----------------------------------------------------
衡量效果的方法很多,我说的不过是最简单最常用的方法而已.
比如 v = ∑|yi - w'.xi -b|也可以用来衡量.||表示绝对值.
还有你所说的“总偏差平方和”能不能尽量用式子表示出来?可能我对该术语的理解与你的不同

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师兄师姐们,用Origin8.0分段线性拟合是怎么做到的? 师兄师姐们,用Origin8.0分段线性拟合是怎么做到的? 用Origin8.0分段线性拟合是怎么做到的? 如果变量是X和Y,但是坐标轴却是他们的自然指数e的幂,作图时是直接添加列计算出来自然指数在选中计算后的列绘图吗? 在非线性拟合的公式中,负指数分布和对数正太分布分别叫什么?（因为我看正态分布写的是高斯GAUSS） 爱耍宝1年前1: 延吾治共回答了14个问题 | 采纳率78.6%

如果想用对数坐标,可以点击图上的坐标轴,在scale里把type设为对数.
不知道你说的负指数分布是不是指EXPDEC函数,也不知道啥是对数正态分布.你可以每一个函数都试一下,不行就只能自定义了.
分段拟合只需要选中你要拟合的数据就行了.比如A和B列的1到100行,选中以后这些数据变成黑色,然后就拟合这部分.同样的办法你又可以拟合101到200行.

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matlab中polyfit的二次多项式拟合是最小二乘拟合吗? matlab中polyfit的二次多项式拟合是最小二乘拟合吗? 求解释 kongjian12341年前1: jnyyl 共回答了15个问题 | 采纳率73.3%

严格的来说,二次多项式拟合不是最小二乘拟合.
lsqnonlin()、lsqcurvefit()是最小二乘拟合

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ug 7.0装配中拟合和胶合的意思是什么 smilewyw1年前1: legend2401 共回答了19个问题 | 采纳率84.2%

拟合是数值处理的一个概念,指的是用多项式来近似表达一条曲线,越接近原来的曲线,则拟合精度越高.胶合类似于粘接,就是两个件连接在一起成为一个整体.

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关于二维数据拟合的问题引子：如果有两个变量x,y各有100个观测值x：x1,x2,x3,.,x100y:y1,y2,y3
关于二维数据拟合的问题
引子：如果有两个变量x,y各有100个观测值x：x1,x2,x3,.,x100
y:y1,y2,y3,.,y100
如果想得到变量x和y的关系,即求一个函数f,使得y=f（x）,可以通过线性回归等方法求得.（这一步还是会的）
现在问题如下：
变量是二维的,即想求（x*,y*）与（x,y）的关系
同样各有100个观测值
（x,y） :(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),.,(x100,y100)
（x*,y*）:(x1*,y1*),(x2*,y2*),(x3*,y3*),.,(x100*,y100*)
如何求得一个f,使得（x*,y*）=f（x,y）呢?
现在这个问题不知道如何下手了,或者指个方向,从哪方面入手去解决问题呢
补充：
开始想过从x维和y维分别作拟合,相当于不管另一维,做两次回归.后来考虑如果x和y不是***的,是不是这种方法就不科学啊,或者不管***与否都不科学啊

LILUSOS1年前1: dxc188 共回答了19个问题 | 采纳率89.5%

其实,这与前面的问题是一样的,只不过前一个问题是显函数关系,Y=F(X),后一个是隐函数F（X,Y)=0. 你的x*,y* 不过是拟合后的值,X,Y 实测值而已.
隐函数的拟合与显函数的拟合基本一样,你既然会显函数的拟合,稍加推到就得到隐函数的拟合算法了.

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我这有一个用到最小二乘法的实例其中只知道需要拟合的图形（这里是一个矩阵）,不知道用什么多项式 196912131年前1: 威廉_oo 共回答了17个问题 | 采纳率76.5%

多项式拟合的话,你就分别做一下具体分析那个好么,阶数高拟合度当然好,但有时候没意义
小于6次

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怎样用origin 7.5拟合出两条直线 木匠泽1年前1: xh8336965 共回答了20个问题 | 采纳率95%

分别拟合两直线,打开graph下的merge graph windows ,选择两幅图,rearrange layout下的对号去掉,点击OK

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用matlab 已知x是y的函数 y是z的函数要求拟合出x和z的多项式 用matlab 已知x是y的函数 y是z的函数要求拟合出x和z的多项式 例如已知x=1,2,3,4,5 y=10,15,32,89,120 z=385,648862,921,1025 x是关于与y的函数 y是关于z的函数求x和z拟合出的多项式, 长安人士1年前1: 盖房子缺料共回答了24个问题 | 采纳率87.5%

polyfit 语句
x=[1 2 3 4 5];
y=[10 15 32 89 120];
z=[385 648 862 921 1025];
A=polyfit(x,y,4)
B=polyfit(y,z,4)
z1=polyval(A,x);
z2=polyval(B,y);
figure(1)
plot(x,y,'b*',y,z,'r+');
hold on
figure(2)
plot(x,z1,'b',y,z2,'r');
hold on
grid on

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最小二乘拟合中样本个数的影响最近在做曲线拟合预测,请问最小二乘法拟合时,是不是样本个数越多,拟合预测效果越好? 63888281年前1: 秋之雅共回答了15个问题 | 采纳率80%

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

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MATLAB最小二乘函数拟合对于函数f（a,b,n）=ln((1-(1-x)^(n-1))/((n-1)*y^2))-a MATLAB最小二乘函数拟合 对于函数f（a,b,n）=ln((1-(1-x)^(n-1))/((n-1)*y^2))-a+1/(b*y);现有1000组（x,y)的值,要求a,b,n的值使f的方差最小,其中1 fencaomao1年前1: ganxm_1978 共回答了17个问题 | 采纳率82.4%

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.

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Origin里面的曲线拟合术语 Origin里面的曲线拟合术语 Data:Data1_B Model:Boltzmann Equation: y = A2 + (A1-A2)/(1 + exp((x-x0) dx)) Weighting: y No weighting Chi^2/DoF = 1.27622 R^2 = 0.99981 1、模型：Boltzmann 2、Weighting 3、Chi^2/DoF 4、R^2 lilei20041年前1: aaa12334 共回答了23个问题 | 采纳率87%

Boltzmann是指拟合曲线采用的模型为波尔兹曼模型
Weighting：加权值
Chi^2/DoF 方差
R^2 决定系数

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将下列数据拟合成方程x=20,30,40,50,60,70,80,90,100,110,120y=0,0,43,143, 将下列数据拟合成方程 x=20,30,40,50,60,70,80,90,100,110,120 y=0,0,43,143,303,497,650,805,913,1000,1075 cappupp1年前0: 共回答了个问题 | 采纳率

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已知10个点,如何用matlab,用最小二乘法拟合圆,并求出半径 爱海里漂泊1年前1: 脆弱呼声共回答了16个问题 | 采纳率81.3%

请下载2002年的一篇文章：《拟合圆的几种方法》
里面有方法介绍和mathematica的实现代码
这篇文章我提交文库了,但似乎还没有通过审核,如需要回头你自己在文库搜搜看,没的话自己找地方去求.
里面的最小二乘法我试了OK,但费了点功夫
看你提问分类都懒得选正确,不想给了.

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(0.1)(1.1)(2.3)确定线性拟合函数 leemeng21年前1: zjljll 共回答了14个问题 | 采纳率100%

用最小二乘法来求,设为y=ax+b
方差最小时求出a,b
很高兴为您解答,祝你学习进步!
有不明白的可以追问!如果您认可我的回答.
请点击下面的【选为满意回答】按钮,谢谢!

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帮忙拟合个数据matlabx=[36 39 42 45 48 52 55 59 63 67 71 75 80 84 89 帮忙拟合个数据matlab x=[36 39 42 45 48 52 55 59 63 67 71 75 80 84 89 93 87 92 99 105 110 115 120 124 130 134 138 142 146 149 153 155 158 160 162 163 164 165 165 165 164 163 162 160 158 155 152 148 144 140 135 130 125 120 114 108 103 96 90 85 77 73 67 62 43 36 29 22 16 10 3 -2 -2 -14 -19 -25 -31 -37 -42 -48 -54 -59 -65 -70 -76 -81 -87 -92 -97 -103 -108 -113 -118 -115 -119 -125 -130 -135 -139 -144] y=[-161 -160 -160 -159 -158 -157 -156 -155 -154 -152 -151 -149 -146 -144 -142 -139 -129 -126 -122 -118 -114 -110 -105 -100 -94 -88 -82 -76 -69 -62 -54 -47 -39 -31 -23 -14 -6 3 12 20 29 38 47 56 64 73 81 90 98 106 113 121 128 134 141 147 152 158 163 167 172 175 179 182 179 181 183 185 186 187 188 188 189 189 188 188 188 187 186 185 184 183 181 179 177 175 172 170 168 164 161 158 155 145 142 138 134 129 125 120 ] dby78641年前0: 共回答了个问题 | 采纳率

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能帮我做一道插值与拟合的题吗?一些数据给你打好了temps=20:5:60;press=[805 985 1170 13 能帮我做一道插值与拟合的题吗? 一些数据给你打好了 temps=20:5:60; press=[805 985 1170 1365 1570 1790 2030 2300 2610]; t=20:3:60; plot(temps,press,'+') hantong0071年前1: 浪漫的飘叶共回答了13个问题 | 采纳率100%

clc;clear
temps=20:5:60;
press=[805 985 1170 1365 1570 1790 2030 2300 2610];
t=20:3:60;
plot(temps,press,'+')
hold on
p=polyfit(temps,press,1);
y=polyval(p,75)
x=linspace(20,60,100);
h=p(1)*x+p(2);
plot(x,h)
P_44=(1790*(44-40)+1570*(45-44))/((45-44)+(44-40))

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统计学（方程拟合）这个问题就是我们找到一组数据,当然就是要对它进行处理但是我要处理的问题是；（通过比较非线性相关系数R2 统计学（方程拟合） 这个问题就是我们找到一组数据,当然就是要对它进行处理但是我要处理的问题是；（通过比较非线性相关系数R2确定最佳趋势方程;）说实话不懂!请教知道的大大解释并说下具体的解决的方案! yuliamelody1年前1: joinnet 共回答了21个问题 | 采纳率85.7%

首先下个SPSS11,5这个是英文版的,如果不会用就下载个SPSS.PASW,18.0多国语言版这个软件,记住连云端一起下载下来,安装完毕后可以根据上面的项目进行趋势拟合.你要先拟合一个方程（就是你的结论和数据有着怎样的相关关系）,然后把数据先搞到EXCEL表里去,在复制黏贴在PASW窗口里,其实就是看这个你拟合出来的方程R方的大小,R方越接近于1则拟合效果越好,一般做的时候R方在0.9以上则这个趋势方程就是最佳趋势方程了,如果你要调节精度（比方说想让R方达到最高）可以再调整一下方程,比如对数据有所删减.
再简单点你就下个EVIEWS6软件,将数据命名为Y,X1,X2等,然后在窗口中依次键入LS Y C X1 X2 X3 X4 X5 X6.（有几个数据就命名几个）按回车,就可得到表1,可以看一下R-squared和AdjustedR-squared（R方）的大小,越接近1越好,如果 Prob(F-statistic)这个值小于0.05,说明你的数据本身存在相关关系难以很好地描述Y,在窗口中键入COR Y X1 X2 X3 X4 X5 X6.按回车得表2,然后根据所得表剔除相关性较高的两个数据,就是说两个数据之间的相关系数很接近于1则剔除,最后根据表1写出最佳拟合方程即可.呼.要是再不明白直接问你们统计学院的学姐学长吧,大三的一定懂

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请问如何用matlab进行下面类似的方程拟合? 请问如何用matlab进行下面类似的方程拟合? 公式为x=(a*b*c*y)/(a*y+b)+c ,其中x,y为对应的两组数列,请问 在matlab中如果求出a,b, 3339031年前1: 黄毛小子共回答了13个问题 | 采纳率100%

用nlinfit（非线性回归）
abc分别设为beta(1)、beta（2）、beta（3）
最好给出x和y来,以及abc的大概初值.
参考一下我以前的

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1目前科学界拟合成一种“而重结构”的球型分子既把足球型C（60）分子置于足球型Si(60)分子中外面硅原子与里面碳原子共 1目前科学界拟合成一种“而重结构”的球型分子既把足球型C（60）分子置于足球型Si(60)分子中外面硅原子与里面碳原子共价键结合,下列关于这种分子叙述不正确的是 A是二种单质组成的混合物 B式量为2400 C是一种新化合物 D其晶体中存在的单个分子 ------------------------------------------- 2已知HF气体中存在下列平衡2（HF）{3}{里面是角数}=3（HF）{2} （HF）{2}=2HF若平衡混合气体的平均摩尔质量为42g/mol则（HF）{3}的体积分数 A小于10% B等于10% C大于10% D大于或者等于10% abc83501年前1: hb4112 共回答了17个问题 | 采纳率94.1%

选A,B

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怎么样进行圆柱拟合空间任意几个点拟合出圆柱主要是圆柱的半径和轴线向量能不能举个实例呢，具体是怎么实现的 齐鲁之星1年前2: zhaokuig2 共回答了13个问题 | 采纳率84.6%

圆柱拟合的精度和速度一直是逆向工程领域中一个需要解决的难题.Levenberg-Marquardt作为非线性最小二乘方法在圆柱拟合方面得到一定应用,其初值的选取对拟合收敛性有较大影响.为了减少初值对拟合收敛性的影响,提高拟合的精度和速度,提出用投影方法寻找圆柱参数,作为Levenberg-Marquardt拟合的初值,继而进行Levenberg-Marquardt圆柱拟合.实验表明,拟合迭代次数减少,陷入局部最优的可能性降低.这种方法是有效可行的.

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下列命题：①线性相关系数r越大，两个变量的线性相关性越强；反之，线性相关性越弱；②残差平方和越小的模型，拟合效果越好；③ 下列命题： ①线性相关系数r越大，两个变量的线性相关性越强；反之，线性相关性越弱； ②残差平方和越小的模型，拟合效果越好； ③用相关指数R²来刻画回归效果，R²越小，说明模型拟合效果越好； ④随机误差e是衡量预报精确度的一个量，它满足E（e）=0． 其中正确的是______（填序号）． 阿米七1年前1: imissyou21cn 共回答了12个问题 | 采纳率91.7%

解题思路：线性相关系数|r|越大，两个变量的线性相关性越强，残差平方和越小的模型，拟合的效果越好，用相关指数R²来刻画回归效果，R²越大，说明模型的拟合效果越好，根据对于随机误差的理解得到④正确．
线性相关系数|r|越大，两个变量的线性相关性越强；故①不正确，
残差平方和越小的模型，拟合的效果越好，②正确
用相关指数R²来刻画回归效果，R²越大，说明模型的拟合效果越好，③不正确，
随机误差e是衡量预报精确度的一个量，它满足E（e）=0．④正确，
总上可知②④正确，
故答案为：②④．

点评：
本题考点：相关系数．

考点点评：本题考查两个变量的线性相关和线性回归方程，本题解题的关键是理解对于拟合效果好坏的几个量的大小反映的拟合效果的好坏，用来描述拟合效果好坏的量比较多，注意各个量的区别，本题是一个基础题．

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已知三组数据A,B,C,怎样拟合出C对A,B的二元函数关系? 已知三组数据A,B,C,怎样拟合出C对A,B的二元函数关系? A B C 154x05197x050.8 20x05107x053.2 69x05184x051.6 20x0556x051.7 79x05184x051.4 6x0570x057.4 8x0535x052.6 4x0517x052.4 794x050x050 1x053x051.3 16x0547x051.8 x_4581年前1: dsve6574 共回答了21个问题 | 采纳率95.2%

回归,工具-数据分析-回归,如果没有,可以在加载宏里设置.不过显著性通不过

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origin拟合求解,一个y值,对应两个x值,如果得到这两个x值呢? origin拟合求解,一个y值,对应两个x值,如果得到这两个x值呢? 一系列散点拟合获得曲线关系.特征是1个y对应2个x.如果求得这两个x呢? ljxzxl11年前2: nanchuan 共回答了19个问题 | 采纳率84.2%

拟合的前提是需要知道,或者大概知道你的数据符合什么函数关系,不是随便找个函数就对数据进行拟合的.你说的一个Y值对应两个 X值,可能的情况有很多种,比如抛物线函数,比如正弦或者余弦函数的一段波峰或者波谷,比如正...

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拟合模型 英语怎么说如题“拟合模型” 用英语怎么说我们通过拟合模型来表明数据之间的规律和趋势。翻译成英文是什么？

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