data1 = {{0.0217,0.0476},{0.0424,0.09559},{0.0627,
0.142},{0.0833,0.189},{0.104,0.237},{0.1242,0.283}};
lm = LinearModelFit[data1,x,x];
lm["RSquared"]
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Mathematica如何进行数据拟合?
line = Fit[data1, {1, x}, x]若是选择二次函数，则 Fit[data1, {1, x, x^2}, x]你也可以自行搜索帮助文件
mathematica数据拟合
FindFit[data, a \/(1 + b Exp[x]), {a, b}, x]把FindFit里的表达式改成你想要拟合的式子就可以了
mathematica中如何曲线拟合
data = Table[{x, 2 + x^2 + RandomReal[{-0.2, 0.2}]}, {x, -2, 2, 0.02}];y = Fit[data, {1, x, x^2}, x];data是离散的点，y是拟合出来的曲线，两个图画出来比较一下就很明白了 p1 = ListPlot[data];p2 = Plot[y, {x, -2, 2}, PlotStyle -> Red];Show[...
用Mathematica如何求y=ax^b形式的拟合曲线方程。
用FindFit[]函数 data={{x1,y1}，{x2,y2}，{x3,y3}，{x4,y4}};FindFit[data,a x^b,{a,b},x]
mathematica 三元函数拟合
Fit[离散点，{你想要拟合的形式，比如可以是1,x,y代表弄成a+bx+cy的形式},{x,y}]
怎样用 mathematica 拟合二元函数?
Mathematica提供了进行数据拟合的函数：Fit[data，funs，vars] 对数据data用最小二乘法求函数表funs中各函数的一个线性组合作为所求的近似解析式，其中vars是自变量或自变量的表。例如：Fit[data，{1，x}，x] 求形为y=a+bx的近似函数式。Fit[data，{1，x，x2}，x] 求形为y=a+bx+c...
mathematica怎么进行拟合多项式方程
接下来就是Fit了，不过以什么形式去拟合需要你自己指定，这里只举个例子：Fit[%, {1, x1, x2, x1 x2}, {x1, x2}](*“%”表示上一次的输出，如果你中间做了其他运算就不能这么用了，这个应该知道的吧。*)由此得到的式子是这个：1.03442 - 0.0186984 x1 - 0.213373 x2 + 0.0406338 ...
如何用mathematica完成非线性函数的拟合
类似如下：Fit the best-fit parameters a, b, and c:In[2]:= FindFit[%, a x Log[b + c x], {a, b, c}, x]Out[2]= {a -> 1.42076, b -> 1.65558, c -> 0.534645}
求高手赐教!用Mathematica 利用非线性最小二乘法 实现曲线拟合 求解...
modelf = Function[{x}, Evaluate[model \/. fit]][x]Plot[modelf, {x, 0, 0.5}, Epilog -> Map[Point, data]]注意也只是把[x]换了个位置,还是笔误,呵呵.运行可得 1.82153*10^-7 Sin[1450.28 x]^2 图我昨天上传了一天都没通过,真没想通这也不和谐了?今天从略好了...Q2算是...
mathematica 三元函数拟合
Fit[离散点 ，{你想要 拟合 的 形式 ，比如可以是1,x,y代表弄成a+bx+cy的形式},{x,y}]
