matlab数据拟合,MATLAB数据拟合实验总结

有1460个数据,想在matlab中用伽马分布,beta分布等进行拟合,有没有大...

1、只要你有数学模型，可以用matlab的非线性拟合函数（如nlinfit；lsqcurvefit；lsqnonlin）来完成。一般实现方法：已知一组数据（可以多个自变量）x=[。。]；y =[。。

2、分布类型和参数：在分布拟合过程中，你需要指定所拟合的分布类型和相应的参数。例如，常见的分布类型有正态分布、指数分布和伽马分布等。不同的分布类型和参数值将影响纵坐标的密度曲线。

3、matlab是不能用beta函数拟合数据的。用beta函数只能求出其具体的数值。

4、不过调用lsqcurvefit和cftool函数来拟合，您必须对这两个函数熟悉呀，这个可是需要一定的MATLAB底子，不是一般的所谓大侠能够搞定的。 当然以上是高手的做法。

如何用matlab拟合出两组数据之间的关系?

1、在使用cftool拟合好理想的曲线后，点击File下的Generate Code，MATLAB会自动生成一个未命名的function，自行保存到工作文件夹。此处注意，默认的函数名叫createFit（XX，YY，、、、），可根据个人需要修改。

2、可以使用这些数据拟合函数或进行回归分析来确定它们之间的关系。MATLAB提供了多种函数拟合和回归分析的方法，例如`polyfit`、`fit`、`regress`等。- 使用`polyfit`函数进行多项式拟合。

3、c是顺序，p为降幂系数，这样我们就可以拟合曲线了。如图所示。现在就可以对c进行演算了，c=1对应的顺序就等于1。当c=6就可以看到那些点都在一条曲线上。excel计算两组数据之间的关系如下，完成效果图。

怎样用matlab作数据的最小二乘拟合?

先画散点图大致确定曲线类型。然后用polyfit，polyval函数（这两个是多项式拟合的），比如指数型，取对数就可以用。函数用法百度下就好。

命令说明通过上面的例子知道，matlab实现非线性最小二乘拟合的关键命令是 lsqnonlin。该命令的格式如下 x=lsqnonlin（f，x0） 功能：作为非线性最小二乘拟合，其中f是函数文件。

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（多元线性回归）。自变量有2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。

给你一个例子，来说明如何对既定函数形式的最小二乘法拟合。

matlab中曲线拟合的最优标准是采用最常见的最小二乘法，而所谓曲线拟合就是利用最小二乘法使得拟合多项式在各节点处的偏差达到最小。给出一组数据的话就可以进行数据拟合。

在Matlab中如何数据拟合函数?

1、在MATLAB中拟合函数曲线，可以使用MATLAB软件提供的曲线拟合函数命令，例如线性拟合函数regress（）。下面是使用MATLAB进行函数曲线拟合的一般步骤：准备数据。

2、选择好方法后，按照提供的公式选择具体的选项 本文的数据近似为线性的，我们选择多项式拟合的一阶方法。拟合结果查看 拟合后，curve fitting会给你具体的函数表达式，你可以将他给出的参数的值带入你选择的方法中。

3、简单的方法：首先定义x和y，然后cftool（x，y）（它是自带拟合工具箱）。这时你会得到一个含有数据点的界面。

4、下面结合我使用的 Matlab R2007b 来简单介绍如何使用这个工具箱。\x0d\x0a\x0d\x0a假设我们要拟合的函数形式是 y=A*x*x + B*x， 且A0，B0。

5、一般采用多项式拟合，即形如：其中，a0，...，an就是拟合系数，求出拟合系数，那么拟合函数就知道了。

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