matlab線性回歸方程公式？線性模型方程公式：b(x1y1x2y2...xnyn-nXY)/(x1x2...xn-nX)。多項式回歸方程是依靠數理統(tǒng)計中的回歸分析，來可以確定兩種或兩種以上變數間相互

matlab線性回歸方程公式？

線性模型方程公式：b(x1y1x2y2...xnyn-nXY)/(x1x2...xn-nX)。多項式回歸方程是依靠數理統(tǒng)計中的回歸分析，來可以確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的調整膳食關系的一種統(tǒng)計分析方法之一。

1多元線性回歸方程怎末求

第一：用所給樣本求出兩個相關變量的(算術）平均值

第二：各算出分子和分母：（兩個公式任選其一）分子

第三：計算b：b分子/分母

用最小二乘法估計也參數b,設無條件服從正態(tài)分布,分別求對a、b的偏導數并令它們等于零。

先求x,y的平均值X,Y

再用公式x3求大神解答:b(x1y1x2y2...xnyn-nXY)/(x1x2...xn-nX)

后把x,y的平均數X，Y聯(lián)立解aY-bX

求出a并x3總的公式y(tǒng)bxa能夠得到線性回歸方程

(X為xi的平均數，Y為yi的平均數)

2多項式回歸方程

線性回歸模型方程是依靠數理統(tǒng)計中的回歸分析，來確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關系的一種統(tǒng)計分析方法之一。多項式回歸又是回歸分析中第一種在嚴格的研究并在實際應用中應用范圍建議使用的類型。按自變量個數可分成三類一元線性回歸分析什么方程和多元多元線性回歸分析方程。

怎樣使用matlab做曲線擬合？

方法一、用數據模型擬合工具箱CurveFittingTool

再打開CFTOOL工具箱。在matlab的commandwindow中然后輸入cftool，即可剛剛進入數據數據擬合工具箱。

輸入輸入兩組向量x，y。

是需要在Matlab的命令行鍵入兩個向量，一個向量就是你要的x坐標的各個數據，別外一個是你的要的y坐標的各個數據。鍵入以后簡單假設叫x向量與y向量，也可以在workspace里面看見了這兩個向量，要確保全這兩個向量的元素數同一，假如不一致的話是沒法在工具箱里面接受數據擬合的。

的或在命令行里再輸入下列選項中數據:

x [196,186, 137, 136, 122, 122, 71, 71,70,33]

y[0.0126050.0131150.0168660.0147410.0223530.0192780.0418030.0380260.0381280.088196]

數據的選取。先打開曲線曲線擬合共工具界面，然后點擊最左邊的Xdata和Ydata，選擇類型剛才一鍵入的數據，這時界面中會又出現(xiàn)這組數據的散點圖。

你選擇計算得到方法，點擊Fit

左側results為曲線擬合結果，下方表格為誤差等統(tǒng)計數據。

方法二、用神經網絡工具箱

1、先打開神經網絡工具箱，在commandwindow內再輸入nftool，進入Neuralfittingtool

2、導入數據，再點next，導入Inputs為x，Targets為y。

3、選擇網絡參數，再點next，選擇特訓集和測試集數量，點next，選刻意隱藏層節(jié)點個數。

4、訓練數據，點next，選train。

5、繪制圖擬合曲線，訓練結束后電機plotfit

訓練結果參數在訓練訓練完后自動彈出對話框

神經網絡工具箱也可以用command寫，請直接搜索關鍵字matlab神經網絡工具箱函數。

方法三、用polyfit函數寫

polyfit函數是matlab中應用于并且曲線模型擬合的一個函數。其數學的基礎是最小二乘法曲線計算得到原理。曲線曲線擬合：試求離散點上的數據集，即己知在點集上的函數值，構造一個解析函數（其圖形為一曲線）使在原線性系統(tǒng)點上盡可能接近決策變量的值。

全局函數方法：apolyfit(xdata,ydata,n)，

其中n來表示多項式的更高階數，xdata，ydata為即將模型擬合的數據，它是用數組的鍵入。輸出參數a為計算得到多項式y(tǒng)a1x^,共n1個系數。

%調試器Apolyfit(x,y,2)zpolyval(A,x)plot(x,y,r*,x,z,b)

方法四、讓其寫算法做曲線擬合

請相關參考數值分析教科書，計算得到、插值方法較低，算法卻不是古怪，靈活自如照抄循環(huán)表就行