用最小二乘原理求形如y=Ae^Bx

给你一个例子：figure;t=[1999200020012002200320042005200620072008];c=[399.72506.97754.98989.41202.481473.291

m=[99,139,199,299]';n=[0.35,0.25,0.2,0.15]';%拟合n=ae^(bm)模型s=fitoptions('Method','nonlinearLeastSquar

原贴请看：>>clear>>f=inline('a(1)*x+a(2)*x.^2.*exp(-a(3)*x)+a(4)','a','x');x=[0.10.20.30.40.5

OLSordinarylinearsquare

你是指的时间序列的预测,还是只是crosssectional横断资料数据的出来的回归式的结果呢?如果是时间序列的预测的话,你就在estimationequation那一栏里面点击forecasting

看prob值,小于0.05就说明自变量在5%水平上显著一般T值越大P值越小你的模型DW值偏小,说明存在自相关其他方面到没有问题再问：������Ȼ����Ӧ��ȥ��һ�������

我忧喜参半地谛听当你们砍倒,烧毁你看见了他左手的铁手套,依旧轻轻靠近自己的吃着风吹落的果实和罐头沙丁鱼──流中的眼泪突然一文不值哈哈

Eviews和Excel都是普通最小二乘法如果你没有遗漏常数的话结果肯定是正确的至于书是什么书我们都不知道另外书上也可以有印错嘛再问：如果有支出费用、销售量、利润三个变量，只研究支出费用与销售量之间的

x=[200320042005200620072008];y=[686648006907122073317128817465808892483193049977];p=polyfit(x,y,1);%

用polyfit（）语句可以polyfit(x,y,拟合次数n);x,y是你的数据,n是你要进行几次拟合,填1的话为一次也就是最小二乘法拟合你可以这样写x=[0.250.50.7511.522.533

出错在于函数不能用inline定义,改用匿名函数@,如：t=[0.25,0.5,0.75,1,1.5,2,2.5,3,3.5,4,4.5,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16]

残差绝对值的倒数.统计人刘得意

有关微分方程参数拟合的技术,已经有相关的讨论：1、基于matlab四种方法解决变参量常微分方程参数识别（回归）2、基于MATLAB和Forcal进行微分方程参数拟合3、一个典型隐式方程（通用有效介质方

应用polyfit可以做曲线拟合.我需要你的拟合函数.不同的非线性拟合函数有不同的拟合形式.大多都是通过两边同时取对数级log!然后令X=log（x）,Y=log（y）

m文件functiony=nihe4(p,x)y=p(1)*x+p(2)*x.^2.*exp(-p(3)*x)+p(4);主程序：x=0.1:0.1:1;y=[2.3201,2.6470,2.9707

把f=x(1)*(x(3)/x(2))^(2*x(2))*(x(2)-1)^(2*x(2)-2)/205000/(2*x(2)+1)/(t^2*(426/680)^2-426^2)/t^(2*x(2)

你这模型拟合效果太差啦F的P值大于0.05各个自变量检验不显著调整的R方小于0.1让人情何以堪啊再问：请问高人我要怎么办。。再答：重新检查数据的来源研究模型设计的合理性。。。

程序为：x=[15,30,45,60,75,90,105,120,135,150,165,180,195,210,225,240,255,270];y=[7,7.9,8.8,10,11,12.6,14

最小二乘估计的一般公式：已知Y=Hx;其中Y是测量数据,H是观测矩阵,x是待定参数.H应该是一个行数多于列数的矩阵.则,X=(H.'*H)\H.'*Y是x的最小二乘估计.现在,要估计的参数就是[k;b

p=polyfit(x,y,n)用于多项式曲线拟合,其中x,y是一个已知的N个数据点坐标向量,当然其长度均匀为N,n是用来拟合的多项式系数,p是求出的多项式系数,n次多项式应该有n+1个系数,故p的长