对给定数据表,确定数据拟合曲线y=a*exp(bx),并利用它修正表中的数据-搜答案-智慧作业帮

拟合方程是：y=ln(x-A)校正的决定系数r2是：0标准误差：C1A8.59278E176

%xi重新取值clearx=[-2.30259,-1.60944,-1.20397,-0.91629,-0.69315,...-0.51083,-0.35667,-0.22314,-0.10536,0

x=0:10;y=[131846981762894426418921202];p=polyfit(x,y,3);s=vpa(poly2sym(p))f=polyval(p,x);plot(x,f,x,

使用cftool工具箱拟合,有时候使用所得的结果与数据相比相差甚远.精确并不符合实际的精度.就好使用命令来完成,可靠.

functionparameter=customfit(f,x,y,startpoint)%用最小二乘法求曲线拟合的程序.%f是待求函数,x和y是取样点坐标,parameter是待求系数,startp

一.这个应该用散点图二.趋势线应该使用多项式拟合三.拟合公式如下y=0.0052x²-2.3437x+261.81自己测试一下吧

#include#include#include#include#defineN9//N个节点#defineM2//M次拟合#defineK2*Mvoidzhuyuan(intk,intn,float

TargetpatternofagivendataFittingresultsFitthetargetbeforeandafterthepowerpattern

拟合趋势线.选中绘好的曲线,按右键,选择“添加趋势线”,在“类型”中选择与这条曲线最近似的类型,如：线性、对数、多项式等（其中的一个）,再在这个“添加趋势线”选框中点“选项”,勾选“显示公式”和“显示

%你没说神经网络类型,就使用最简单的前向反馈网络拟合.t=[03.94.17.38.413.114.816.417.71919.720.321.224.526.327.828.92929.831.13

分段作图,分段拟合可以做到

可能是因为P(v)对参数b太敏感,成为病态函数.可以改写函数成ln(-ln(1-P))=bln((v-v0)/(va-v0)).代码如示：v=[3252347638146615807594381044

看你的数据不多啊,我的建议还是把数据分段,然后写三个拟合函数这样呗

对实验数据进行拟合是为了得到符合数据的函数关系,从而能更好地理解数据背后的数学、物理意义.进而对实验的各个参数有更深入的理解,能分析出各个参数对实验结果的影响.

用excel来你和下（一般用正态分布,可以查下相关资料）简单的用线性（二乘法）来完成

拟合都是要知道表达式的只是要确定其中的参数,你可以先把图画出来看看它大致是什么类型的曲线然后再用matlab里的线性或非线性拟合函数拟合

Undefinedfunctionorvariable'T'.未定义变量Tmatlab是顺序运行的,你在运行plot(T,Y,'-');这个指令之前还没有T的定义呢.T=(0:0.1:2.5)'却在后

求个相对误差不就行了吗ex=0.18*(2*x).^(-0.6)+0.012*(2*x).^(-0.08567);delta=(y-ex)./ex;plot(x,delta);

方法有两种：1、你只做散点图然后拟合2、从你的图上可以看出你是做的点线图再拟合的,可以拟合后把点线图隐藏

在右下角有公式的形式以及相关参数再问：我之前绘制出来的是点线图，再请问下怎么用函数拟合啊？