學習筆記

對數據進行函數擬合有四種方式具體見連接

方法一：多項式擬合polyfit

方法二：工具箱擬合cftool

方法三：指定函數擬合

連接：matlab擬合函數的三種方法_Bily_on的博客-CSDN博客_matlab數據擬合

方法四是而利用regress函數也可以對數據進行擬合，以下是該函數的內容：

多元線性回歸 - MATLAB regress - MathWorks 中國

?##但是對于輸入的數據有限制，對于y，x都要求必須是列向量，如果不是請轉成列向量

X矩陣中的，ones（size(x1)）表示的是常數項

x1,x2是應變量（當然也可以加上x1*x2）

y=[1 5 4 6 3]'; x1=[1 2 3 4 5]'; x2=[2 6 4 8 5]'; X=[ones(size(x1)),x1,x2]; [b,bint,r,rint,stats]=regress(y,X) b bint r stats

得出：

?則函數式為：y=0.0059-0.205*x1+0.882*x3;

然后看stats

?表示值分別是方差的平方，F值,P值（顯著性），以及誤差方差的估計值

拓展：這個可以嘗試嘗試

總結

以上是生活随笔為你收集整理的matlab 简单函数拟合（全）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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