最小二乘法拟合直线程序:function linear_fit 最小二乘法拟合直线clearclcprompt={Name of data file}title=Linear_fitlineNo=2def={}outval=inputdlg(prompttitlelineNodef)if isempty(outval)==1returnendfilename=outval{1}data=lo
最小二乘法拟合直线程序:function linear_fit 最小二乘法拟合直线clearclcprompt={Name of data file}title=Linear_fitlineNo=2def={}outval=inputdlg(prompttitlelineNodef)if isempty(outval)==1returnendfilename=outval{1}data=load(
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设经验方程是y=F(x)方程中含有一些待定系数an给出真实值{(xiyi)i=12...n}将这些xy值代入方程然后作差可以描述误差:yi-F(xi)为了考虑整体的误差可以取平方和之所以要平方是考虑到误差可正可负直接相加可以相互抵消所以记误差为:e=∑(yi-F(xi))2如果经验方程是线性的形如y=axb就是线性回归按上面的分析误差函数为:e=∑(yi-axi-b)2各偏导为:deda=2
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理解最小二乘法的基本原理通过计算机解决相关问题用matlab程序解决问题实验目的:(1)理解最小二乘法的基本原理通过计算机解决相关问题(2)用matlab解决问题实验内容: 给定一组实验数据(XiYi)(i=12…n)编写一个通用程序计算线性拟合和二次拟合(xy)的值3. 程序源代码及运行结果:(一)线性拟合x=[1 2 3 4 5 6 7 8]y=[15.3 20.5 27.4 36
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