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最小二乘法在matlab中怎么实现啊?

归档日期:05-28       文本归类:度量      文章编辑:爱尚语录

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  展开全部楼上所说的应该是多项式拟合,最小二乘法是求满足数据的某一函数原型,并求出这组数据待定系数的值,有一点点区别,但是区别不大。Matlab中提供的 lsqcurvefit() 函数。

  Fun为原型函数的matlab表示,可以使M=函数或是inline()函数,a0是最优化的初值,x,y是原始输入数据向量,调用该函数则将返回待定系数向量a以及系数的目标函数Jm。

  matlab有多种最小二乘法,最简单的最小二乘法是函数lsqlin,可用help lsqlin查看相关解释。

  该文研究工程结构可靠性分析中的随机变量模型、系统模型以及阶梯过程模型等若干模型可靠度及可靠性设计表达式系数的计算及其MATLAB程序设计 。

  提出了设计基本变量相关的结构功能函数可靠性分析的一次二阶矩方法和化相关基本变量为不相关基本变量的初等。

  matlab中用最小二乘拟合的常用函数有polyfit(多项式拟合)、nlinfit(非线性拟合)以及regress(多元线个或以上时,应变量一个,可以使用的有nlinfit和regress,线性时用regress,非线性时用nlinfit。对于进阶matlab使用者还有更多的选择,如拟合工具箱、fit函数、interp系列插值拟合等等。

  regress虽然名义上只能做线等非线性量作为一个额外自变量做计算,因此在一些特殊情况下也可以做非线性拟合。

  一般评价最小二乘非线性拟合不是用相关性系数,而是用residual,残差或残差平方和

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