cftool 能做二元函数拟合不

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

数据拟合由一组已知数据（xk,yk）（k=1,2,…,n）,求函数的近似解析式y=f（x）,就是数据拟合问题,当然函数还可以是多元的.Mathematica提供了进行数据拟合的函数：Fit[data,

非性线拟合一般是根据数据产生的特点来的（就是说数据产生符合什么分布函数）对你这样的应用,我个人感觉使用线性拟合简单易行：如下给定数据的拟合曲线：x=[0.5,1.0,1.5,2.0,2.5,3.0];

可以到matlab论坛问,在这不好解决!再问：也去那里提问了，没人回答呢，急求啊，论文等着用呢再答：你做的是图像处理还是目标跟踪？再问：不是这个，就是做的试验得到的几个数据，想拟合个公式出来

如果你想拟合的函数是多项式的话,可以用polyfit(x,y,n)来拟合.x,y为你的数据,n对应拟合多项式的阶数,可以自己设定.如果你想函数事先估计一个模型,然后根据数据求出其中的系数的话,可以用l

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.

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.

在no linear curve fit 下自己创建一个函数,independent variables设为x,y,parameter参数A,B,de

设拟合的2元2次方程为f（x,y）=b1*x²+b2*x*y+b3*y²+b4*x+b5*y+b6用Matlab的regress（）函数拟合,也可以用自定义函数拟合.regress

fun=@(beta,x)beta(1)*x(:,1)+beta(2)*y(:,1)+beta(3);语法错误再问：��Ӧ�������޸��أ�再答：Ӧ��Ϊx=[xy]x(:,1)��Ӧx=[��

把functionF=mihanshu(x,a)改为functionF=mihanshu(a,x)再问：你对了，求解释？

你的式子两边取对数可以化成多项式的形式,多项式的系数都是a,b,c的函数,你通过多项式拟合得到了多项式的系数,就能求得a、b、c了今天被阿栋说我在

应该没有,貌似要用到surfacefittingtoolbox

等价无穷小能换我的记忆中没有二元函数洛必达定理

是不是系数（参数）没有设定初始值?初始值就是随便附一个值,你就填1好了.

首先你需要知道你的数据符合什么函数,或者知道大概的函数表达式,才能对数据进行拟合.这与用什么软件没有关系,Origin如此,Matlab也是如此.如果不知道函数表达式,无法对数据进行拟合.

M=[234237239280290];x=[3.133.153.183.193.23];y=[87.589.694.599.5104.6];X=[ones(5,1)x'y'];[B,BINT,R,R

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

plot(cf_)

使用\来实现p=[x1.^2x2.^2x1.*x2x1x2ones(length(x1),1)]\y这就是二元二次的拟合.再问：麻烦能不能稍微讲解一下？“/”是不是指矩阵的除法？再答：是\,不是/再问