matlab过原点的二次拟合

(转）做出散点图后,Analysis——Fitting——Fitlinear——Opendialog然后在fitoptions中勾选FixIntercept然后填FixInterceptat0就OK了

使用cftool工具箱普通三次拟合LinearmodelPoly3:f(x)=p1*x^3+p2*x^2+p3*x+p4Coefficients(with95%confidencebounds):p1

x=[1997199819992000200120022003200420052006200720082009];y=[5156513865267434847596881070311384123431

x=[3737.53838.53939.54040.54141.54242.543];y=[3.4332.272.11.831.531.71.81.92.352.542.9];p=polyfit(x,

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=[��

helppolyfitPOLYFITFitpolynomialtodata.POLYFIT(X,Y,N)findsthecoefficientsofapolynomialP(X)ofdegreeNth

α,k/λ,K,λ认为是四个未知参数,然后把所有的数据值带入,求解矛盾方程组,或者用最小二乘的原理可以求解这几个参数再问：好感谢，不过这两个方法我都试了……有木有别的，专对方程组的拟合？~再答：什么意

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

预测发现数据之间的关系

f=inline('1./sqrt((c*x).^2+1)','c','x');x=0:0.1:3y=1./sqrt((0.5*x).^2+1);f=inline('1./sqrt((c*x).^2+

f=[];u=[];plot(f,u,'o')holdonfun=inline(‘c(1)./((c(2).^2-f.^2).^2+c(3).*f.^2).^0.5','c','f');c=nlinf

%x太大,以x的幂作为基函数会导致设计矩阵尺度太差,列变量几乎线性相依.%变换为[-1 1]范围计算x=[1990:2005];t=(x-2040)/50;y=[61 62&nbs

你给我数据,我来帮你.再问：你告诉我输入matlab时的源代码就好了，坐标空起来，谢了再答：已发私信给你。

不是版本问题,任何版本都没有直接一个步骤使拟合的直线过原点的.你需要手动设置才能达到这样的效果.步骤如下：点击Analysis — Fitting — Line

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   

问题是你想拟合成什么曲线再问：多项式，比如3次函数？再答：如果是多项式函数过定点就简单了，因为可以表达为如下形式：y-y0=p3(x-x0)^3+p2(x-x0)^2+p1(x-x0)其中(x0,y0

四元一次方程组.但方程的个数（数据点数）超过四个.也就是说多个方程,四个未知数.数学上讲是一个超定方程组（矛盾方程组）你写成矩阵的形式.这个矩阵是一个长方阵.用最小二乘法进行求解.即A*x=B,你的a

x=[3603896.338,3589780.327,3596342.743,3599206.341,3593665.841,3590354.599,3588152.720];y=[488554.99

这种比较复杂的式子拟合之前先化简一下比较好,至少可以两边取一下对数,另外,这个式子里a,b两个参数应该合到一起,否则是拟合不出结果的.

严格的来说,二次多项式拟合不是最小二乘拟合.lsqnonlin()、lsqcurvefit()是最小二乘拟合