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文檔簡介

1、使用“”命令假.設要擬合的多項式是首先建立設計矩陣：中實現基于最小二乘法的非線性參數擬合（整理自網上資源）最小二乘法在曲線擬合中比較普遍。擬合的模型主要有1直.線型2多.項式型3分.數函數型4指.數函數型5對.數線性型6高.斯函數型一般對于問題，通常利用反斜杠運算“”、或優化工具箱提供的極小化函數求解。在中，曲線擬合工具箱也提供了曲線擬合的圖形界面操作。在命令提示符后鍵入：，即可根據數據，選擇適當的擬合模型。執行：中包含了三個參數：這種方法對于系數是線性的模型也適應。假設要擬合：設計矩陣為是響應變量。設計矩陣為會根據輸入的數據多重回歸乘積回歸設要擬合：，其中和是預測變量,注意大小相等！函數函數

2、不需要輸入設計矩陣，在參數估計中,生成設計矩陣。假設要擬合的多項式是：然后可以使用在處預測:函數可以給出置信區間。中包含了標準差按照擬合模型在處預測在每個處的為:2.指數模型也適應假設要擬合：函數是優化工具箱的極小化函數。問題的基本思想就是殘差的平方和一種范數，由此，產生了許多應用最小，因此可以利用函數進行曲線擬合。假設要擬合：首先建立函數，可以通過文件或函數句柄建立：注意向量化可以根據需要選擇是否優化參數初值可以輸出矩陣擬合殘差曲線擬合工具箱提供了很多擬合函數，對大樣本場合比較有效！非線性擬合函數多項式型的一個例子900-年2的0總0人0口情況的曲線擬合提供了可視化的曲線擬合!太大，以變換為

3、-1的幕作為基函數會導致設計矩陣尺度太差，列變量幾乎線性相依。上回歸線：多項式擬合預測年份擬合的預測殘差自動添加不同顏色殘差圖擬合誤差估計一階擬合二階擬合三階擬合四階擬合原始數據和擬合數據預測值預測殘差圖一個非線性的應用例子（多元情況要擬合注：只是作為應用，模型不一定正確！失敗的模型自定義函數自定義函數的途徑：文件函數在線函數匿名函數文件函數范例這里可以寫函數的使用說明，前面以%開頭在工作區中，將顯示此處的說明非必須的第一行告訴這是一個函數，是輸入，是輸出，是函數名。以文件定義的函數必須保存為函數名的形式，上例中，函數應保存為d要使用函數，該函數必須在的搜索路徑中。調用方式：在命令符后輸入等函數需要在線函數通常作為參數傳遞給另外一個函數。比如以函數作為參數。在線函數從字符串表達式創建函數，例如創建了函數=要計算，在工作區輸入即可。計算在時的值創建了二元函數，工作區輸入計算，等同于。匿名函數匿名函數使用函數句柄來表示匿名函數，定義形式為函數句柄變量名函數表達式例如：定義了函數，計算在處的值。匿名函數可以調用函數，也可以使用工作區中存在的變量，例如計算時引用了變量仍然引用的是匿名函數也可以由的內置函數或文件函數創建，例如查看函數信息利用單元數組可以創建多個函數的句柄，例如計算計算函數句柄的另一個重要特征是可以用來表示子函數、私有函數和嵌套函數。以后，建議以匿名函數取代在線

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