cftool 拟合的曲线变为数组形式

SSE是和方差,越小代表拟合越精确.不过这个单从数值上来看,不同问题评判标准不一样,不好判断.判断拟合好坏最好还是使用无量纲的拟合系数（R值）,这个值越接近1越好,一般都是0.99…之类的.而你的拟合

楼主你的数据来源是什么,有物理或数学背景吗,通过分析你的数据我发现这几组数据前两组用多项式拟合效果还可以,后面几组的多项式拟合效果实在是不怎么样.我用曲线拟合工具箱cftool拟合,从里面挑了好几种拟

4次方的系数只显示1个有效数字,其实后面的数字被省略了,而实际上后面的数字对结果影响非常大.再问：请问那怎么办啊？，我想拟合红色的点，但没想到差距那么大再答：右键点击公式标签，选择设置趋势线标签格式，

分析－＞回归－＞曲线估计因变量　选　专利数自变量　选　时间模型　选　三次勾选　显示ANOVA表格确定.ModelSummarya\x09\x09\x09R　　　RSquare　　AdjustedRSq

如果想使用拟合后的函数,则可以做到.以下面的数据为例：y=[5101520253035404550];x=[110.3323148.7328178.064202.8258033224.7105244.

菜单File－－》GenerateM-file,运行导出的m文件,就可以在工作空间里调用系数a0--b7.再问：您好，可不可以问一下在工作空间中怎么调用傅里叶拟合出来的系数，生成M文件，输出结果大概是

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.

如上所述,采用polyfit来拟合,二次多项式polyfit(x,y,2)x=[0.110.130.190.210.270.370.530.590.710.790.891.07];y=[3868-10

数据已经有了,把公式发出来吧,自定义的拟合公式在analysis--fit--nonlinearcurvefit---opendialogue,在打开的选项卡中新建自定义函数,然后就可以使用新建的自定

两边取自然对数lnY=lnA-BX,令Z=lnY,C=-B,D=lnAZ=CX+D拟合这个直线就OK

t=0：0.5:5；s1=[0.5 -0.18 -0.01 0.13 0.1 0.31 -0.22 -0.31 0.2&

曲线不平滑主要还是你的数据少

应该没有,貌似要用到surfacefittingtoolbox

注意：U3=a*U1+(1-a)*U2=a*U1+U2-a*U2=U2+a*(U1-U2)U3-U2=a*(U1-U2)代码：n=2949;U1=rand(n,1);%输入你的数据U2=rand(n,

上面那组好,SSE和RMSE比较小拟合度R接近于1*统计参数模型的拟合优度1.误差平方和（SSE）2.R-Square（复相关系数或复测定系数）3.AdjustedR-Square（调整自由度复相关系

能够拟合曲线的软件,还是不少的在百度搜“曲线拟合软件”,能看到不少呢,有专门的拟合软件,也有大的软件不过哪个都得学,只不过难度不同而已我在用matlab,没用其他的,所以不能给你啥帮助你搜搜吧,我刚搜

可用matlab曲线拟合工具箱,里面有各式各样的拟合函数可供选用...x=[367   379   414   

clear;clc;x=[1 2 3 4 5 6 7 8];y=[1 3 6 11 16&

取对数,展开：log(y)=-x^2/c^2+2*x*b/c^2+log(a)-(b/c)^2用matlab解超定方程组的功能求[-x^2,2*x,1]*[1/c^2;b/c^2;log(a)-(b/

取值区间,置信度为95%.