非线性回归拟合复合函数公式怎么写

我把这个式子分析了一下,原来是在关于e,t的二元函数y=f(e,t)中求系数a,b的问题.不难.把你的数据发过来,我来拟合.还有确实可化为线性表达式,用\处理:yt/e=a*(t^2-e*t^2)+b

你提供的两个方程都不好使,用我的.R-square:0.9845,AdjustedR-square:0.9799.clearn1=[1092.4109910971095.61083.91078.210

x1=[10198.498.898.598.698.298.899.299.5100.6101.9101.5102.7102.4102.8103.1102.9103.3103.5103.6104.41

这个其实就是一个简单的数据拟合,用不着那么复杂,使用下面的公式就行了t=[1.11.21.31.41.51.61.71.8]';y=[2.22.32.42.52.62.72.82.9]';e=[123

你这是需要确定t,k么?能不能给出y=f(x)的形式?再问：我一着急没写清楚，t是自变量，k是参数，求解答！！！万分感谢啊！！！再答：18.4583k值Mathematica程序：d={{0,500}

线性模型、非线性模型是以待优化参数W为参考（而不是看X）.y = w' * x （'表示转置）描述的是线性模型.题目中要拟合的函数是：

看到R^2想到的是数理统计里的显著性分析,意思是验证假设是否合理的一个指标,越接近1越好.公式不记得了,还是非线性的,并且有不止一种检验方法吧.

首先将y和x1,x2,x3都变为列向量,就是80x1的矩阵如果原来是行向量1x80的矩阵用y=y.'或x1=x1.‘转置一下就可以了将x1x2x3合拼为80x3的矩阵x=[x1x2x3];然后创建函数

线性回归是利用数理统计中的回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法之一,运用十分广泛.有一类模型,其回归参数不是线性的,也不能通过转换的方法将其变为线性的参数.这类模型

用所给数据,x,y代替N,Na,b代替Th,用matlab拟合：x=[51020304050];y=[3.87.61522.224.622];cftool打开拟合界面进行,结果为：Generalmod

我是一名高中生,也没学过什么大学课本,但我可以帮你解决这个问题,导数是什么,是k,k是什么.是（y1-y2)÷（x1-x2).那么对于一个复合函数.（z1-z2)÷（y1-y2)的值乘以（y1-y2)

按照回归的表现形式：线性回归与非线性回归研究一个因变量与一个自变量之间的相关分析是回归分析的基础和前提,回归分析则是相关分析的深入和继续.相关

程序是A=[0000004500084005000482610055001444340060003557600065091536940007002077241000007511143095691000

推荐你使用一个函数nlinfit,我简单给你介绍一下使用方法,以你的模型2为例：第一步：你需要建立一个function文件,名字随便,这里我们命名为"hougen",在这个文件内,你要把模型二描述清楚

拟合函数的输入有两个参数,第一个应该是你要拟合的参数,对应于这里a第二个是输入的自变量,对应于这里的x多维的可以用多列数据,注意行数和y相同还要注意,函数式里向量间的*,\,^,要用.*,.\,.^x

ln->logMatlab中ln就是log你的初值我改成000了,111的话,计算出来有一小部分虚数成份.另外最后一个plot我也改了一下,你的xx只有一个值啊,我也就直接改成x做图了.因为你的yy也

X=[ones(9,1)xx.^2];就可以了.得到b的三个值分别是常数项、一次项系数、二次项系数

你好可以用lsqnonlin进行拟合用法x=lsqnonlin(@fun,x0,lb,ub,options,P1,…)其中fun是名为fun.m的m文件,里面有你想要进行拟合的函数形如function

用regress函数,线性回归A=[1658111717153253191797122826184378291850137958206422322205146100424756584]y=A(:,1)

我的是英文版的单击graphs——scatter/dot——simplescatter对话框中分别选择xy轴对应的东西然后点ok就出现散点图了