cftool 里面二元拟合

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

很少说拟合率,基本上都说拟合优度（专业）.拟合优度越接近1,说明拟合效果越好.

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

logistic无需计算拟合优度主要看aic等值我替别人做这类的数据分析蛮多的

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.

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

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了再问：试过....解出来貌似是a/b=a/b，最后会缺一个方程....

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=[��

matlab里面有三角函数拟合,也就是常说的傅里叶展开,得到的是sinx和cosx的多项式函数.你可以使用拟合工具箱来做,还有很多其他的拟合方法,如指数、插值、高斯等.

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

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

你可以查查POLYFIT函数,可以做到拟合曲线

1在book里的column中选择作为Y轴的一列2左键点击列标题选中全列3再在选中区域点右键4点击Plot-Symbol-Scatter,然后会生成一个散点图5之后选择Analysis-Fitting

x1=[00.080.120.30.5],x2=[0.3430.3240.3270.3160.311],y=[0.5740.5860.5980.6120.622]x=[x1x2];fun=inline

取值区间,置信度为95%.