1 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 的系数
多项式在x处的值y可用下面程序计算．
y=polyval(a,x)
2 一般的曲线拟合：p=curvefit(‘Fun’,p0,xdata,ydata)
其中Fun表示函数Fun(p,data)的M函数文件，p0表示函数的初值．curvefit()命令的求解问题形式是
若要求解点x处的函数值可用程序f=Fun(p,x)计算．
例如已知函数形式 ，并且已知数据点 要确定四个未知参数a，b，c，d．
使用curvefit命令，数据输入 ；初值输 ；并且建立函数 的M文件（Fun．m）．若定义 ，则输出
又如引例的求解，MATLAB程序：
t=[l：16]； ％数据输人
y=[ 4 6．4 8 8．4 9．28 9．5 9．7 9．86 10．2 10．32 10．42 10．5 10．55 10．58 10．6] ；
plot(t,y,’o’) ％画散点图
p=polyfit(t,y,2) (二次多项式拟合）
计算结果：
p=-0.0445 1.0711 4.3252 %二次多项式的系数
由此得到某化合物的浓度y与时间t的拟合函数。
之后计算每个数据点(x,y0)和拟合直线对应点(x,y1)的误差|y1-y0|，其中的最大值就是最大偏差
如果是关心相对误差，那就计算相同横坐标对应的纵坐标绝对值之差除以实际值本回答被网友采纳
怎么用matlab求实际曲线也拟合直线之间的最大偏差
1 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 的系数 多项式在x处的值y可用下面程序计算．y=polyval(a,x)2 一般的曲线拟合：p=curvefit(‘Fun’,p0,xdata,ydata)其中Fun表示函数Fun(p,dat...
matlab怎么使拟合点与实测点偏差最大值最小
步骤如下：1、使用拟合函数进行曲线拟合，Matlab提供了多种拟合函数。2、可以通过计算每个实测点与对应拟合曲线上的点之间的距离来衡量偏差。3、通过调整拟合函数的参数或使用不同的拟合函数，可以得到不同的拟合曲线。比较之间的偏差，选择偏差最大值最小的拟合曲线作为最佳拟合结果。
如何用MATLAB求最小二乘法拟合曲线与原数据的最大偏差量
max(e1)原理:x是自变量数组,y是原数据数组,n是你选择拟合的多项式阶数。如n=1,就是y=a+bx.n=2,就是y=a+bx+cx^2. p是最小二乘意义下的系数结果的数组,即[a,b,c]。然后把求得的p带回多项式计算曲线的y坐标y1, 让y1的数组元素对应减去原数据数组元素,得到误差数组e, 然后求绝对值再求最大值。你...
matlab多项式曲线拟合误差怎么计算?
1. 残差平方和（RSS）残差平方和是计算拟合曲线与原始数据之间的误差大小，其公式为RSS = Σ(y - y_fit)^2，其中y为原始数据点，y_fit为拟合曲线上的点。2. 均方根误差（RMSE）均方根误差为残差平方和的平均值的平方根，表示每个数据点的平均误差大小，其公式为RMSE = √(Σ(y - y_fit)^...
matlab求曲线上的点的横纵坐标最大值
方法一：做一下拟合，求出曲线的拟合函数。然后直接用函数替代曲线来计算就好了。方法二：使用差值函数，增加曲线的点数。最小精度根据你需要的精度来定。得到的插值后数据的数据量大，精度高。直接用循环程序求出最大值就行了。
MATLAB中,已知曲线y1和y2,怎么算两条曲线的拟合误差?(y2是y1的拟合曲 ...
有一种方法是：直接设dy=abs(y1-y2),然后代入所有测试点，比如-100:100,并求平均数。
matlab拟合求方程系数,然后把曲线作图发现自己拟合相差甚远,求高手相...
我觉得你的拟合没问题，问题是9次多项式可能不足以拟合出这条曲线，从图上来看300-400这段拟合的结果是对的，后面就完全不对了，你可能需要更高次的多项式来进行拟合，或者结合其他函数进行拟合，比如说加入三角函数，指数函数什么的。
matlab拟合后求误差值
可这样改：x=1:1:7;y=[170,1228,1841,3331,1784,1379,1499];[p,S]=polyfit(x,y,4);p_x=polyval(p,x);plot(x,y,'-o')xlabel('x'),ylabel('y')hold on plot(x,p_x,'-+')yerr=y-p_x;plot(x,yerr,'-*')hold off text(1,min(y)-0.4,['p(x)=',poly2str(p,'...
如何用matlab计算直线拟合度?
拟合优度（Goodness of Fit）是指回归直线对观测值的拟合程度。度量拟合优度的统计量是可决系数（亦称确定系数）R²。R²最大值为1。R²的值越接近1，说明回归直线对观测值的拟合程度越好；反之，R²的值越小，说明回归直线对观测值的拟合程度越差。概念：R²衡量的是...
matlab拟合求方程系数,然后把曲线作图发现自己拟合相差甚远,求高手相...
f,ones(1,3),x,y)fplot('2.9489e3*exp(3.9277e-4*x)-2.9071e3',[0,22],'r')hold on plot(x,y,'*')结果是这样的，你的拟合不是有什么错误，主要是数据量少，结果就这样了，有点差。还有一个就是你的拟合的初值不同，结果不同。你取了1,1,1，你换其他的试试吧 ...
