用MATLAB软件使用最小二乘法对数据进行处理。急急急~~~

如题所述

第1个回答  2019-06-30
matlab程序如下:
g=[0.86,0.80,0.62,0.52,0.44];
%加速度数组为g
m=[147.9,
197.9,
247.9,297.9,347.9];%对应质量数组m
corrc=corrcoef(m,g);
%相关系数计算,-0.9881,说明强负相关
result=polyfit(g,m,1);
%最小二乘法回归m=ag+b,系数a,b在result中
cal_m=result(1)*g+result(2);%根据线性回归计算得到的质量cal_m
plot(g,m,'*',g,cal_m,'-');
%画实测和线性拟合比较图,直线是拟合方程,点是实测
xlabel('加速度
(m/s^2)')
%
x
y
轴定义
ylabel('质量(g)')
图片附上供你参考,一定要自己做一遍才好哦,有助提高。
没写过物理实验,不过把这些变量与物理试验中的参数对应,然后运用数学方法编程实现,照这个思路写写应该就没错了。

用MATLAB软件使用最小二乘法对数据进行处理。急急急~~~
197.9,247.9,297.9,347.9];%对应质量数组m corrc=corrcoef(m,g);相关系数计算,-0.9881,说明强负相关 result=polyfit(g,m,1);最小二乘法回归m=ag+b,系数a,b在result中 cal_m=result(1)*g+result(2);%根据线性回归计算得到的质量cal_m plot(g,m,'*',g,cal_m,'-');画实测...

用MATLAB软件使用最小二乘法对数据进行处理。急急急
197.9,247.9,297.9,347.9];%对应质量数组m corrc=corrcoef(m,g);相关系数计算,-0.9881,说明强负相关 result=polyfit(g,m,1);最小二乘法回归m=ag+b,系数a,b在result中 cal_m=result(1)*g+result(2);%根据线性回归计算得到的质量cal_m plot(g,m,'*',g,cal_m,'-');画实测...

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