polyfit函数,如何用matlab线性回归分析

polyfit函数,如何用matlab线性回归分析详细介绍

本文目录一览： polyfit的用法

如下图：
MATLAB是美国MathWorks公司出品的商业数学软件，用于数据分析、无线通信、深度学习、图像处理与计算机视觉、信号处理、量化金融与风险管理、机器人，控制系统等领域。
MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂（矩阵实验室），软件主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。
它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设计以及必须进行有效数值计算的众多科学领域提供了一种全面的解决方案，并在很大程度上摆脱了传统非交互式程序设计语言（如C、Fortran）的编辑模式。
MATLAB软件提供了基本的曲线拟合函数的命令．
多项式函数拟合：a=polyfit(xdata,ydata,n)
其中n表示多项式的最高阶数，xdata，ydata为将要拟合的数据，它是用数组的方式输入．输出参数a为拟合多项式 y=a1xn+...+anx+a n+1的系数
多项式在x处的值y可用下面程序计算．
y=polyval(a,x,m)
线性：m=1, 二次：m=2, …
polyfit的输出是一个多项式系数的行向量。为了计算在xi数据点的多项式值，调用MATLAB的函数polyval。
例：
x=0:0.1:1;
y=[-0.447 1.978 3.28 6.16 7.08 7.34 7.66 9.56 9.48 9.30 11.2];
A=polyfit(x,y,2)
Z=polyval(A,x);
Plot(x,y,’r*’,x,z,’b’)
polyfit的用法：
p = polyfit(x,y,n);
% 其中x,y表示需要拟合的坐标点，大小需要一样； n表示多项式拟合的次数。
% 返回值p表示多项式拟合的系数，系数从高到低排列。
polyfit函数是matlab中用于进行曲线拟合的一个函数。其数学基础是最小二乘法曲线拟合原理。曲线拟合：已知离散点上的数据集，即已知在点集上的函数值，构造一个解析函数（其图形为一曲线）使在原离散点上尽可能接近给定的值。
调用方法：polyfit(x,y,n)。用多项式求过已知点的表达式，其中x为源数据点对应的横坐标，可为行向量、矩阵，y为源数据点对应的纵坐标，可为行向量、矩阵，n为你要拟合的阶数，一阶直线拟合，二阶抛物线拟合，并非阶次越高越好，看拟合情况而定。
matlab polyfit 做出来的值从左到右表示从高次到低次的多项式系数。
例子：
x = (0: 0.1: 2.5)'。
y = erf(x)。
p = polyfit(x,y,6)。
p =。
0.0084 -0.0983 0.4217 -0.7435 0.1471 1.1064 0.0004。
则y=0.0084x^6-0.0983x^5+0.4217x^4-0.7435x^3+0.1471x^2+1.1064x+0.0004。

matlab中polyfit 函数怎么使用

这是个求多项式的函数
p = polyfit(x,y,n)
有一组y，和一组x，拟合成一个一元N次多项式
满足 y=P_1*x^n+P_2*x^(n-1)+...+P_n* x+(P_(n+1)) 式a）
比如
n = 2;x = [1:10];y = [2:2:18];p = polyfit(x,y,n);% 求这个一元二次多项式p里包含的结果就是
p(1) 为式a)里的P_1, p(2)是式 a) 里的P_2, p(3)就是式 a) P_n+1。
1、首先需要知道polyfit是多项式曲线拟合函数，polyval是多项式计算求值函数。
2、可以在命令行窗口中输入“help polyval”,按回车键之后，查看一下polyval函数的使用方法。
3、在命令行窗口中输入“help polyfit”，可以查看polyfit函数的使用方法。
4、如果想求多项式p(x)=4*x^2+2*x+1在x=[5 6 7]的值，输入“
p = [4 2 1]
x=[5 6 7]
polyval(p,x)。
5、按回车键之后，可以看到多项式p(x)=4*x^2+2*x+1在x=[5 6 7]的值分别为111，157，211。

matlab中plot和polyval、polyfit用于什么函数。

plot是画图函数
polyval是求值函数
polyfit是曲线拟合函数
polyfit用于多项式曲线拟合
p=polyfit(x,y,m)
其中, x, y为已知数据点向量, 分别表示横,纵坐标, m为拟合多项式的次数, 结果返回m次拟合多项式系数, 从高次到低次存放在向量p中.
y0=polyval(p,x0)
可求得多项式在x0处的值y0
plot是画图函数
polyval是求值函数
polyfit是曲线拟合函数
polyfit用于多项式曲线拟合
p=polyfit(x,y,m)
其中, x, y为已知数据点向量, 分别表示横,纵坐标, m为拟合多项式的次数, 结果返回m次拟合多项式系数, 从高次到低次存放在向量p中.
y0=polyval(p,x0)
可求得多项式在x0处的值y0

python polyfit函数怎么使用

用polyfit(X,Y,1)得到的拟合函数只能得到a,b，但不能得到线性相关系数R^2。如想要得到其线性相关系数，可以用regress(y,X)，其使用格式
[b,bint,r,rint,stats]
=
regress(y,X);
b——拟合系数
bint——b的置信区间
r——残差值
rint——r的置信区间
stats——检验统计量，第一个就是相关系数
例如：
x=[。。。];y=[。。。]
X=[x
ones(n,1)];
%x的行数（列数）
[b,bint,r,rint,stats]
=
regress(y,X);

matlab的polyfit函式的原理

matlab的polyfit函式的原理 matlab的polyfit函式的原理为：最小二乘法曲线拟合原理。 即：已知离散点上的资料集，即已知在点集上的函式值，构造一个解析函式（其图形为一曲线）使在原离散点上尽可能接近给定的值。 知识点延伸： polyfit函式呼叫方法为polyfit(x,y,n)。 用多项式求过已知点的表示式，其中x为源资料点对应的横座标，可为行向量、矩阵，y为源资料点对应的纵座标，可为行向量、矩阵，n为你要拟合的阶数，一阶直线拟合，二阶抛物线拟合，并非阶次越高越好，看拟合情况而定。 matlab polyfit 做出来的值从左到右表示从高次到低次的多项式系数。
DOS中的 use 的用法 use 把远端主机的某个共享资源影射为本地碟符，图形介面方便使用，呵呵。命令格式为 use x: \\IP\sharename。上面一个表示把192.168.0.5IP的共享名为magic的目录影射为本地的Z盘。下面表示和192.168.0.7建立IPC$连线（ use \\IP\IPC$ "password" /user:"name"）， 建立了IPC$连线后，呵呵，就可以上传档案了：copy nc.exe \\192.168.0.7\admin$，表示把本地目录下的nc.exe传到远端主机.
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老子的子的读音 老子的读音：
[lǎo zǐ]
[lǎo zi]
老子
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[lǎo zǐ] 〈名〉春秋末年老聃，即李耳。古代道家主要代表人物。相...
[lǎo zi] 1.父亲。2.骄傲的人自称（一般人只用于气忿或开玩笑的场合

要 “something to talk about” 的歌词 Bonnie Raitt 的 Bonnie Raitt - Something To Talk About Ooh, ooh, ooh, People are talkin', talkin' 'bout people, I hear them whisper, you won't believe it. They think we're lovers kept under cover, I just ignore it but they keep sayin' we... Laugh just a little too loud, Stand just a little too close, We stare just a little too long. Maybe they're seein', somethin' we don't darlin'. Let's give 'em somethin' to talk about (Somethin' to talk about) Let's give 'em somethin' to talk about (Somethin' to talk about) Let's give 'em somethin' to talk about How about love? I feel so foolish, I never noticed You act so nervous, could you be fallin' for me? It took the rumor to make me wonder, Now I'm convinced that I'm goin' under. Thinkin' 'bout you every day, Dreamin' 'bout you every night. I'm hopin' that you feel the same way, Now that we know it, let's really show it darlin'. Let's give 'em somethin' to talk about (Somethin' to talk about) A little mystery to figure out (Somethin' to talk about) Let's give 'em somethin' to talk about How about love? Let's give 'em somethin' to talk about babe, A little mystery to figure out. Let's give 'em somethin' to talk about, How about love? Ooh... Listen to 'em baby (Somethin' to talk about) A little mystery won't hurt 'em (Somethin' to talk about) Let's give 'em somethin' to talk How about our love, love, love, love Whoowhoo mmmm hey oohh whoowhoo About love, love, love, love How about they talk about it? uh huh Talk about love........
kinkikids爱的结晶里的歌 这首歌曲名字叫FRIENDS是KinKi Kids的A ALBUM中的第9首歌曲。是同样是他们主演的若叶时代的片尾曲。 歌词： 鸟たちが飞び立ってくよ 高い空へと 仆等もいつかあんなふうに飞べるだろうか 家に帰るときにも じゃあな と言って别れた 明日また会う约束なんてすることもなく 绿の风が吹いてる丘で 笑颜の先の夕日に こわれそうなやさしさと そっと抱えて きっと なぜ生まれたの なぜ出会ったの 理由はあったとしても 同じ季节の中で 今 君と生きている キャッチボールよくしていた河原のグランド むかし买って贳った あのグローブはどこ 石ころを拾って 向こう岸へ投げた 君はなんにも答えなくても分かる気がした ささいなことで揺れうごいては 溜息をつくけれど 頼りない瞳でも光は见える きっと 仆は谁だろう 君は谁だろう それは関系なくて 同じ大空の下 今 君と生きている 家に帰るときにも じゃあな と言って别れた 明日また会う约束なんてすることもなく 绿の风が吹いてる丘で 笑颜の先の夕日に こわれそうなやさしさ そっと抱えて きっと なぜ生まれたの なぜ出会ったの 理由はあったとしても 同じ季节の中で 今 君と生きている 雀鸟们将要飞翔 往很高的天空上 那么我们何时能跟它们一样展翅高飞呢？ 尽管我们回家 我们会说「再见」和各行各路 但是必定承诺我们一定会看见对方 在有微风吹送的绿色草原 笑面带领的夕阳中 被破坏了的温柔 让我轻轻的握在手里 所以 为何我们要出生？ 为何我们要认识？ 就算如果真的有个原因 在同一个季节中 现在 要和你一起生活下去 在那个我们经常一起玩的河流边 那个你给我的世界在哪里 我们拾起一些小石 将它们抛到县崖的另一边 虽然你没有任何回答但我感觉到你明白我 当一个人被琐碎的问题烦著 虽然会使他迷茫 有一道微光在你焦虑的眼前 所以 我是谁？ 你是谁？ 没关系的 同一个大天空下 现在 要和你一起生活下去 尽管我们回家 我们会说「再见」和各行各路 但是必定承诺我们一定会看见对方 在有微风吹送的绿色草原 笑面带领的夕阳中 被破坏了的温柔 让我轻轻的握在手里 所以 为何我们要出生？ 为何我们要认识？ 就算如果真的有个原因 在同一个季节中 现在 要和你一起生活下去 以上
急求lionel richie的angel的lrc歌词 :5ilrc./gqShow.asp?ID=226406&tvalue=1 点选下载lrc档案```然后复制到播放器资料夹中就OK了``` 放心```已测```无毒```
求Brian Adams的Everything I do的歌词 Everything I Do(I Do It For You) 歌手：Bryan Adams 专辑：Bryan Adams Look into my eyes you will see What you mean to me Search you heart search you soul And when you find me there you'll search no more Don't tell me it's not worth trying for You cant tell me it's not worth dying for You know it's true Everything I do I do it for you Look into my heart you will find Theres nothing there to hide Take me as I am take my life I would give it all I would sacrifice Don't tell me it's not worth fighting for I can't help it theres nothing I want more You know it's true Everything I do I do it for you Theres no love like your love And no other could give more love Theres now here unless you are there All the time all the way Don't tell me its not worth trying for I can't help it theres nothing I want more I would fight for you I like for you Walk the wire for you you I die for you You know its true Everything I do I do it for you 喜欢的再听听here i am蛮不错的

polyfit函数的参数具体是什么意思？

以其中一中调用方式为例子吧\x0d\x0ap = polyfit(x,y,n)\x0d\x0ap为返回的多项式向量，从最高次幂到最低次幂的系数\x0d\x0ax为准备拟合的自变量，y为应变量\x0d\x0an为拟合的次数\x0d\x0a【注意】\x0d\x0a一般而言，拟合次数越大，误差越小，但往往会增大表达式的浮躁程度，还有可能\x0d\x0a出现过拟合，所以要在误差和表达式简介程度方面综合考虑，确定最佳次数\x0d\x0a一般3-5最佳

如何用matlab线性回归分析

回归分析是处理两个及两个以上变量间线性依存关系的统计方法。可以通过软件Matlab实现。
在Matlab中，可以直接调用命令实现回归分析，
（1）[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x)，其中b是回归方程中的参数估计值，bint是b的置信区间，r和rint分别表示残差及残差对应的置信区间。stats包含三个数字，分别是相关系数，F统计量及对应的概率p值。
（2）recplot(r,rint)作残差分析图。
（3）rstool(x,y)一种交互式方式的句柄命令。
例，现有多个样本的因变量和自变量的数据，下面我们利用Matlab，通过回归分析建立两者之间的回归方程。
1.% 一元回归分析
x=[1097 1284 1502 1394 1303 1555 1917 2051 2111 2286 2311 2003 2435 2625 2948 3, 55 3372];%自变量序列数据
y=[698 872 988 807 738 1025 1316 1539 1561 1765 1762 1960 1902 2013 2446 2736 2825];%因变量序列数据
X=[ones(size(x')),x'],pause
[b,bint,r,rint,stats]=regress(y',X,0.05),pause%调用一元回归分析函数
rcoplot(r,rint)%画出在置信度区间下误差分布。
2.% 多元回归分析
% 输入各种自变量数据
x1=[5.5 2.5 8 3 3 2.9 8 9 4 6.5 5.5 5 6 5 3.5 8 6 4 7.5 7]';
x2=[31 55 67 50 38 71 30 56 42 73 60 44 50 39 55 70 40 50 62 59]';
x3=[10 8 12 7 8 12 12 5 8 5 11 12 6 10 10 6 11 11 9 9]';
x4=[8 6 9 16 15 17 8 10 4 16 7 12 6 4 4 14 6 8 13 11]';
%输入因变量数据
y=[79.3 200.1 163.1 200.1 146.0 177.7 30.9 291.9 160 339.4 159.6 86.3 237.5 107.2 155 201.4 100.2 135.8 223.3 195]';
X=[ones(size(x1)),x1,x2,x3,x4];
[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,X)%回归分析
Q=r'*r
sigma=Q/18
rcoplot(r,rint);
3.%逐步回归
X1=[x1,x2,x3,x4];
stepwise(X1,y,[1,2,3])%逐步回归
% X2=[ones(size(x1)),x2,x3];
% X3=[ones(size(x1)),x1,x2,x3];
% X4=[ones(size(x1)),x2,x3,x4];
% [b1,b1int,r1,r1int,stats1]=regress(y,X2)
% [b2,b2int,r2,r2int,stats2]=regress(y,X3);
% [b3,b3int,r3,r3int,stats3]=regress(y,X4);
在matlab中regress（）函数和polyfit（）函数都可以进行回归分析。
（1）regress（）函数主要用于线性回归，一元以及多元的。它可以提供更多的信息，残差之类的。
（2）polyfit（）函数是利用多项式拟合。可以是线性也可以是非线性的。
regress（）函数详解
[b，bint，r,rint，stats]=regress(y,X，alpha)
说明：b是线性方程的系数估计值，并且第一值表示常数，第二个值表示回归系数。bint是系数估计值的置信度为95％的置信区间，r表示残差，rint表示各残差的置信区间，stats是用于检验回归模型的统计量，有三个数值其中有表示回归的R2统计量和F以及显著性概率P值，alpha为置信度。
相关系数r^2越大，说明回归方程越显著；与F对应的概率P
<alpha时候拒绝h0，回归模型成立。
y表示一个n-1的矩阵，是因变量的值，X是n-p矩阵，自变量x和一列具有相同行数，值是1的矩阵的组合。如：对含常数项的一元回归模型，可将X变为n-2矩阵，其中第一列全为1。

ONES(SIZE(A)) is the same size as A and all ones。

利用它实现X=[ones（size（x））x]

（2）polyfit（）函数详解-------------摘自sina小雪儿博客

p=polyfit(x,y,n)

[p,s]= polyfit(x,y,n)

说明：x,y为数据点，n为多项式阶数，返回p为幂次从高到低的多项式系数向量p。x必须是单调的。矩阵s用于生成预测值的误差估计。(见下一函数polyval)

多项式曲线求值函数：polyval( )

调用格式： y=polyval(p,x)

[y,DELTA]=polyval(p,x,s)

说明：y=polyval(p,x)为返回对应自变量x在给定系数P的多项式的值。

[y,DELTA]=polyval(p,x,s) 使用polyfit函数的选项输出s得出误差估计Y

DELTA。它假设polyfit函数数据输入的误差是独立正态的，并且方差为常数。则Y DELTA将至少包含50%的预测值。
</alpha时候拒绝h0，回归模型成立。

polyfit函数的参数具体是什么意思？

以其中一中调用方式为例子吧
p = polyfit(x,y,n)
p为返回的多项式向量，从最高次幂到最低次幂的系数
x为准备拟合的自变量，y为应变量
n为拟合的次数
【注意】
一般而言，拟合次数越大，误差越小，但往往会增大表达式的浮躁程度，还有可能
出现过拟合，所以要在误差和表达式简介程度方面综合考虑，确定最佳次数
一般3-5最佳

在matlab中由函数polyfit拟合的曲线如何绘制出某一确定点的切线（在同一个图中）？

以matlab在polyfit拟合help里面的例子为基础编程：拟合后函数在y=f(1)处的切线。
x = (0: 0.1: 5)'。
y = erf(x)。
p = polyfit(x,y,6)。
f = polyval(p,x)。
软件开发：在开发环境中，使用户更方便地控制多个文件和图形窗口；在编程方面支持了函数嵌套，有条件中断等；在图形化方面，有了更强大的图形标注和处理功能，包括对性对起连接注释等；在输入输出方面，可以直接向Excel和HDF5进行连接。
扩展资料：
常用工具箱：
MATLAB包括拥有数百个内部函数的主包和三十几种工具包。工具包又可以分为功能性工具包和学科工具包。功能工具包用来扩充MATLAB的符号计算，可视化建模仿真，文字处理及实时控制等功能。学科工具包是专业性比较强的工具包，控制工具包，信号处理工具包，通信工具包等都属于此类。
开放性使MATLAB广受用户欢迎。除内部函数外，所有MATLAB主包文件和各种工具包都是可读可修改的文件，用户通过对源程序的修改或加入自己编写程序构造新的专用工具包。
参考资料来源：百度百科-MATLAB

matlab如何做线性拟合

matlab中线性拟合可以使用多项式拟合函数polyfit()实现，其调用格式为
P = polyfit(X,Y,N)其中，X，Y是需要拟合的数据，N是拟合的多项式的最高次数，P是拟合的多项式的系数。
实例演示如下：
1、示例数据
x=[0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1.0,1.1,1.2]
y=[-8,-236,-415,-562,-701,-860,-961,-1082,-1188,-1304,-1405,-1534]
拟合方程：y=a+bx
2、matlab代码
>> x=[0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1.0,1.1,1.2];>> y=[-8,-236,-415,-562,-701,-860,-961,-1082,-1188,-1304,-1405,-1534];>> p = polyfit(x,y,1)>> plot(x,y,'o',x,polyval(p,x))3、结果及说明
p = 1.0e+003 * -1.3253 0.0068表示拟合的线性公式为 ： y = -1325.3x+6.8
把x，y数据输入matlab中，然后输入cftool
1 在界面里点data，输入x和y的值
2 点fitting-Newfit-Polynomial-linearpolynomial，然后直接点apply即可！
Linear model Poly1:
f(x) = p1*x + p2
Coefficients (with 95% confidence bounds):
p1 = -1325 (-1429, -1222)
p2 = 6.788 (-69.34, 82.92)
Goodness of fit:
SSE: 3.082e+004
R-square: 0.9879
Adjusted R-square: 0.9867
RMSE: 55.51
这是运行结果。
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。