怎么分析兩組數據的相關性？比如A=【1 2 3 4 5 6 7 】 B=【2 3 4 5 6 7 8】 最好用MATLAB

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解決時間 2021-01-12 04:49

提問者不再打擾你

2021-01-11 19:50

建模用！急

最佳答案

二級知識專家藍莓九梔

2021-01-11 20:20

給個簡單介紹吧,自己看著用

%多項式插值和擬合

%p=polyfit(x,y,k)

%用k次多項式擬合向量數據(x,y),返回多項式的降冪系數,當k>=n時,polyfit實現多項式插值,這里n是向量維數

x=[0.1 0.2 0.15 0 -0.2 0.3];

y=[0.95 0.84 0.86 1.06 1.50 0.72];

p=polyfit(x,y,2)%二次擬合

xi=-0.2:0.01:0.3;

yi=polyval(p,xi);

subplot(2,2,1);

plot(x,y,'o',xi,yi,'k');

title('polyfit');

%五次擬合

p2=polyfit(x,y,5)

yi=polyval(p2,xi);

subplot(2,2,2);

plot(x,y,'o',xi,yi,'k');

title('polyinterp');

非線性最小二乘擬合:

%非線性最小二乘擬合

%c=lsqcurvefit(Fun,c0,x,y) Fun為兩變量函數f(c,x),c0為參數c的近似值,作為迭代初值,x,y為數據向量

%c=lsqcurve(Run,c0,x,y,lc,uc,options,p1,p2,...)可以設置參數c取值于區間[lc,uc],options為

%優化計算參數選項,p1,p2,...為向函數Fun傳遞附加參數

%擬合非線性函數y=a*exp(b*x),首先講參數a,b合寫為c

fun=inline('c(1)*exp(c(2)*x)','c','x')

x=[0.1 0.2 0.15 0 -0.2 0.3];

y=[0.95 0.84 0.86 1.06 1.50 0.72];

c=lsqcurvefit(fun,[0 0],x,y)%初始值為a=0,b=0

norm(feval(fun,c,x)-y)^2%殘差平方和

%lsqcurvefit可以作為各種類型曲線的擬合,最小二乘法能找到符合經驗公式的最優曲線,但是這一經驗公式是否有效還需要事后檢驗.一般可以從圖像上作

%出判斷,定量方法是計算殘差平方和,再進行統計檢驗.

全部回答

1樓老酒街

2021-01-11 20:44

這是一個a=cb的逆運算。結果是一個二階矩陣。

c= -1 2

0 1

若是手算的話就設

c = a11 a12

a21 a22

然后左×b=a 列方程組解出四個矩陣元

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的matlab两组数据的相关度,怎么分析两组数据的相关性？比如A=【1 2 3 4 5 6 7 】 B=【2 3 4 5 6 7 8】 最好用MATLAB...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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