曲线拟合中最基本和最常用的是直线拟合。设x和y之间的函数关系为：
y＝a+bx
式中有两个待定参数，a代表截距，b代表斜率。对于等精度测量所得到的N组数据（xi，yi），i＝1，2……，N，xi值被认为是准确的，所有的误差只联系着yi。下面利用最小二乘法把观测数据拟合为直线。
用最小二乘法估计参数时，要求观测值yi的偏差的加权平方和为最小。对于等精度观测值的直线拟合来说，可使下式的值最小：
上式分别对a、b求偏导得：
整理后得到方程组
解上述方程组便可求得直线参数a和b的最佳估计值。
相关系数r:
最小二乘法处理数据除给出a、b外，常常还给出相关系数r, r定义为
算例：我用一篇论文中的已知数据作为算例。
计算：
代入上面推导出来的计算公式可得：
a=13.6284394650024b=-0.0799231779033084
matlab曲线拟合 函数 用法以及例子——简介在运行MATLAB编程进行数据的处理过程当中，我们常常用到matlab曲线拟合，但是工具箱由于需要人工交互，得到的拟合结果，需要人工的去提取，再输入，所以，工具箱拟合结果十分不适合调用，以及继续下面的操
x=[2.32 2.37 2.06 2.16 2.04 1.89 1.90 2.14 1.89 1.69 1.97 1.751.78 1.65 1.51 1.65];�nsityy=[6.91 6.59 3.73 3.77 5.20
近来有朋友提出异议，说“LaoK早有定论，拟合沪深300的最好办法是两份上证180ETF+1份深证100ETF，何必多此一举”等等。我一向不认可任何所谓的定论，如果某人早有定论大家不得更改，我们还要大脑干什么？就算这个结论是对的，我们也要讨论一下为
本人有一个实例对matlab进行简单的拟合及绘出相关的图像希望对初学者有帮助！！！！！！数据如下>> x=[1 2 3 5 912];%输入x的值>> y=[5 10 26 58 7599];%y值>>m=polyfit(x,y,3)%拟合m =0.0600-1.609820.4006 -18.6635%相当于y=0.06x^3-1.6
手头比方说有如下的数据，如果我们要对未来收入进行预测，该怎么做呢，当然是要找合适的回归模型！这个可以利用差分法或者散点图来判别，不过还是散点图比较方便，还可以自动出拟合回归方程。插入散点图如下，我们首先看一下散点的波动情况，如果
爱华网