excel多项式拟合系数(matlab多项式拟合求系数)

1. matlab多项式拟合求系数

在matlab中根据拟合图得到函数步骤如下：

1、常用的模型有多项式模型、幂函数模型、指数函数模型等。

2、设出函数，用命令“plot”绘出图像作为对比。

3、准备好散点数据，用命令“plot”绘出散点作为对比。

4、调用函数“fit”，参数包括散点数据和曲线拟合模型。

5、按回车键即可完成曲线拟合，p1、p2、p3为多项式前面的系数。

2. matlab二项式拟合求系数

二项式拟合

多项式拟合是数据拟合中的一种常见类型。即将一组离散的数据点展开为多项式函数，而展开系数则由小二乘法确定。在计算凝聚态物理领域用到多项式拟合的例子有：形变势常数（单项式拟合），有效质量（二项式拟合），弹性常数（二项式拟合）等物理量的计算。

3. matlab拟合函数,系数怎么确定

方法一

1、最常用的是多项式拟合，采用polyfit函数，在命令窗口输入自变量x和因变量y.

2、以二次多项式拟合为例，输入p=polyfit(x, y, 2)，如果想拟合更高次的多项式，更换括号内数字即可。

方法二

1、在MATLAB自带的曲线拟合工具包上方工具栏选取APPS，点击curve fitting。在上方工具栏选取APPS，点击curve fitting。

2、输入自变量x和因变量y。

3、选择拟合方式，有多项式拟合polynomial，高斯拟合gaussian，幂指数拟合power等等，本次以多项式拟合为例。

4、通过数据计算，可以获得曲线参数（曲线函数中的各项系数），从而实现曲线拟合。

4. 用matlab求多项式系数

matlab中多项式用行向量表示，其元素为多项式的系数，且从左至右按降幂排列。

多项式的加减运算方法如下：

对于次数相同的若干个多项式，可直接对多项式系数向量进行加、减的运算。如果多项式的次数不同，则应该把低次的多项式系数不足的高次项用零补足，使同式中的各多项式具有相同的次数。

5. matlab公式拟合系数

matlab是一款功能强大的数学软件，matlab可以用来做函数拟合。那么matlab曲线拟合函数是什么呢？应该怎么使用呢？下面一起来看看matlab曲线拟合函数的用法以及例子吧：

1、首先打开电脑上的“matlab”软件，在命令行窗口输入x=0:0.4:2，确定x的值为0到2，取值间隔为0.4。接下来输入函数 y=3*x.^3+2*x.^2+x确定y的值。多项式函数y的系数为3 2 1 0，分别对应三次项、二次项、一次项和常数项。

2、此处以函数y为例，来进行曲线拟合，方便验证曲线拟合的结果。matlab多项式拟合函数为polyfit，调用格式为polyfit(x,y,N)，其中x和y是拟合数据的自变量和因变量，N为多项式拟合阶数。由图中结果可以看到三次多项式拟合能得到较好的结果。

3、matlab曲线拟合工具箱也可以用来曲线拟合。点击方框处的“APP”，接着点击“Curve Fitting”。

4、曲线拟合工具箱如下图所示，方框处可以输入X和Y的拟合数据。

5、选择拟合数据为x和y，拟合方式为多项式拟合，拟合阶数选择为3，曲线的拟合结果如箭头处所示。

6、使用以下方式可以确定多项式拟合的阶数，使其达到一定的精度要求，具体代码如下图所示，得到的运行结果为3，因此最佳拟合阶数为3。

7、得到拟合多项式的系数后，可以通过命令syms x f(x) f(x)=poly2sym(y2,x)显示出拟合多项式，最后一项系数并不是0，这是由于机器误差引起的，其实最后一项的值特别好，可以忽略不计，看做0。

8、曲线拟合结果的调用，使用t=polyval(y2,x)即可使用拟合函数计算因变量的值，并保存在变量t内，具体结果如下图所示。

6. matlab曲线拟合求系数

在matlab中根据拟合图得到函数步骤如下：；垍頭條萊

1、常用的模型有多项式模型、幂函数模型、指数函数模型等。；垍頭條萊

2、设出函数，用命令“plot”绘出图像作为对比。；頭條萊垍

3、准备好散点数据，用命令“plot”绘出散点作为对比。；萊垍頭條

4、调用函数“fit”，参数包括散点数据和曲线拟合模型。；垍頭條萊

5、按回车键即可完成曲线拟合，p1、p2、p3为多项式前面的系数。萊垍頭條

7. matlab多项式拟合函数

如果你想使用多项式拟合，你可以使用polyfit函数，如果是其他形式的拟合，建议你使用cftool，即数据拟合工具箱，误差都是能够给出的

8. matlab多项式拟合求系数有问题

拟合简介

如果待定函数是线性，就叫线性拟合或者线性回归(主要在统计中)，否则叫作非线性拟合或者非线性回归。表达式也可以是分段函数，这种情况下叫作样条拟合。

一组观测结果的数字统计与相应数值组的吻合。形象的说,拟合就是把平面上一系列的点，用一条光滑的曲线连接起来。因为这条曲线有无数种可能，从而有各种拟合方法。拟合的曲线一般可以用函数表示，根据这个函数的不同有不同的拟合名字。

在MATLAB中可以用polyfit 来拟合多项式。

拟合以及插值还有逼近是数值分析的三大基础工具，通俗意义上它们的区别在于：拟合是已知点列，从整体上靠近它们；插值是已知点列并且完全经过点列；逼近是已知曲线，或者点列，通过逼近使得构造的函数无限靠近它们。

拟合优度

R^2衡量的是回归方程整体的拟合度，是表达因变量与所有自变量之间的总体关系。R^2等于回归平方和在总平方和中所占的比率，即回归方程所能解释的因变量变异性的百分比。实际值与平均值的总误差中，回归误差与剩余误差是此消彼长的关系。因而回归误差从正面测定线性模型的拟合优度，剩余误差则从反面来判定线性模型的拟合优度。

统计上定义剩余误差除以自由度n – 2所得之商的平方根为估计标准误。为回归模型拟合优度的判断和评价指标，估计标准误显然不如判定系数R^2。R^2是无量纲系数，有确定的取值范围(0—1)，便于对不同资料回归模型拟合优度进行比较；而估计标准误差是有计量单位的，又没有确定的取值范围，不便于对不同资料回归模型拟合优度进行比较。

金融的应用和解释：

拟合优度是一个统计术语，是衡量金融模型的预期值和现实所得的实际值的差距。

它是一种统计方法应用于金融等领域，基于所得观测值的基础上作出的预测。换句话说，它是衡量如何将实际观测的数值进行模拟的相关预测。

改善拟合结果

很多因素会对曲线拟合产生影响，导致拟合效果有好有坏，这里仅从一些角度出发探讨有可能改善拟合质量。

1）模型的选择:这是最主要的一个因素，试着用各种不同的模型对数据进行拟合比较;

2）数据预处理:在拟合前对数据进行预处理也很有用，这包括对响应数据进行变换以及剔除Infs、NaNs，以及有明显错误的点。

3）合理的拟合应该具有处理出现奇异而使得预测趋于无穷大的时候的能力。

4）知道越多的系数的估计信息，拟合越容易收敛。

5）将数据分解为几个子集，对不同的子集采用不同的曲线拟合。

6）复杂的问题最好通过进化的方式解决，即一个间题的少量独立变量先解决。低阶问题的解通常通过近似映射作为高阶问题解的起始点。

9. matlab拟合相关系数

拟合出f（x）分布的系数

然后，根据xy分别是离散点的横纵坐标（数值至少10组以上）首先，进行参数估计

*p(Xn;P)*p(X2。然后求一个P。不妨假设有高斯噪声干扰ML估计是这个意思，现在只需要写出上面的概率密度函数就可以了。

按你的模型，数据X的分布是与参数有关的.，理想情况下数据y是由完全由参数决定的确定性量，则这组数据出现的总概率是，使这个总概率最大：设待估计参数P，即p(X.;P);你现在已经有了一组数据X：p(X1; P);P)*