matlab如何实现线性拟合步骤
matlab曲线拟合，各种方法以及实例介绍？
matlab曲线拟合，各种方法以及实例介绍？
1.假设我们要对下列数据进行曲线拟合，点击matlab主页左上角的APP选项，其中的Curve Fitting
用MATLAB做线性及非线性回归的函数有哪些？
用MATLAB做线性及非线性回归的主要函数有：
1、线性回归 函数（解决线性回归问题），如regress（）、polyfit（），主要书写格式为 a regress(y,X) %拟合线性回归函数的系数，a系数 ppolyfit(x,y,n); %拟合多项式的系数，n最大项数为9
2、非线性回归函数（解决非线性回归问题），如lsqnonlin（）、lsqcurvefit（）、nlinfit （），主要书写格式为 a lsqnonlin(自定义函数,初值)，a系数 alsqcurvefit(自定义函数,初值,自变量,因变量)，a系数 a nlinfit(自变量,因变量,自定义函数,初值)，a系数
3、比较详细的内容，可以通过help（）帮助函数来查找。
怎么用matlab求实际曲线也拟合直线之间的最大偏差？
MATLAB软件提供了基本的曲线拟合函数的命令．
1 多项式函数拟合：apolyfit(xdata,ydata,n)
其中n表示多项式的最高阶数，xdata，ydata为将要拟合的数据，它是用数组的方式输入．输出参数a为拟合多项式 的系数
多项式在x处的值y可用下面程序计算．
ypolyval(a,x)
2 一般的曲线拟合：pcurvefit(‘Fun,p0,xdata,ydata)
其中Fun表示函数Fun(p,data)的M函数文件，p0表示函数的初值．curvefit()命令的求解问题形式是
若要求解点x处的函数值可用程序fFun(p,x)计算．
例如已知函数形式 ，并且已知数据点 要确定四个未知参数a，b，c，d．
使用curvefit命令，数据输入 ；初值输 ；并且建立函数 的M文件（Fun．m）．若定义 ，则输出
又如引例的求解，MATLAB程序：
t[l：16]； ％数据输人
y[ 4 6．4 8 8．4 9．28 9．5 9．7 9．86 10．2 10．32 10．42 10．5 10．55 10．58 10．6] ；
plot(t,y,o) ％画散点图
ppolyfit(t,y,2) (二次多项式拟合）
计算结果：
p-0.0445 1.0711 4.3252 %二次多项式的系数
由此得到某化合物的浓度y与时间t的拟合函数。
之后计算每个数据点(x,y0)和拟合直线对应点(x,y1)的误差|y1-y0|，其中的最大值就是最大偏差