最小二乘法拟合（y=a*e^bx形式）
求求各位大神们！！
有一组数据，求怎么用最小二乘法拟合出来!
我把我的分全压上来了
啊！我忘记了，我要用matlab实现这个y=a*e^bx形式的函数的拟合！！！
需要matlab的代码
function Untitled3
clc
xi=[0.019,0.023,0.027]; % x data
yi=[430,380,256]; % y data
abc0=[4,0.5,5]; % initial values
abc = lsqcurvefit(@fun,abc0,xi,yi)
% target function
function y = fun(abc,x)
y = (abc(1)*(1-x/abc(2))+x/abc(2)).^abc(3);
abc =
31.2588 -3.9585 1.7033
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另外，其实指数的情况两边取一下对数，就变成线性拟合了本回答被提问者采纳
先算出这些数据的X和Y的平均数
∑为连加，就是把后面字母对应的数据都加起来！
如数据X=1.2.3.4.5,则∑(X)=1+2+3+4+5=15
数据Y=2.3.4.5.6 则∑(Y)=2+3+4+5+6=20
∑(X*Y)=1*2+2*3+3*4+4*5+5*6=
∑(X*X)=1*1+2*2+3*3+4*4+5*5=
因为有五个数据,所以这里的N=5
分别代入
最后得到关于a.b的二元一次方程组， a=(N∑xy-∑x∑y)/(N∑x^2-(∑x)^2)
b=y(平均)-ax（平均）
就可以算出来了，考试的话是会给出公式的，记得怎么算就可以了
最小二乘法拟合(y=a*e^bx形式)
clc xi=[0.019,0.023,0.027]; % x data yi=[430,380,256]; % y data abc0=[4,0.5,5]; % initial values abc = lsqcurvefit(@fun,abc0,xi,yi)target function function y = fun(abc,x)y = (abc(1)*(1-x\/abc(2))+x\/abc(2)).^abc(3);abc = 31.2588 -3.9585 ...
origin怎么拟合指数函数
选择模型：确定要拟合的指数函数模型，如y = a * e^(bx)，其中a和b是待估计的参数。最小二乘法：使用最小二乘法来估计模型的参数。最小二乘法的目标是使所有数据点到拟合曲线的距离平方之和最小化。拟合曲线：使用估计的模型参数来生成拟合曲线，并将其与原始数据进行比较，以确定模型是否适合数...
用最小二乘法对函数y=a*e^b*x进行MATLAB拟合
两边取对数 然后用线性最小二乘求解
用最小二乘法求一形如y=ae^bx的经验公式
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用最小二乘法求形如原型函数为y(x)=a*exp(bx)得经验公式...要求用matl...
2、从结果看，你现在的拟合函数形式不太适合所给的数据，请重新考虑其他形式的函数。3、怀疑x的第一个点（7.2）是否正确，请核实。x=[7.2 2.7 3.5 4.1 4.8];y=[65 60 53 50 46];f = inline('c(1)+exp(c(2)*x)','c','x');opt = optimset('MaxFunEvals',1e5);c = ...
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求matlab高人用最小二乘法确定最佳拟合曲线程序f(x)=a*exp(b*x)+c
x=0:0.1:0.9;y=[2.0 2.52 3.08 3.68 4.32 5.0 5.72 6.48 7.28 8.12];c0=[0 0 0];c=nlinfit(x,y,@myfun,c0)运行结果c = 8.8192 0.5871 -6.8299 分别是abc的值
最小二乘法怎么求拟合直线啊?
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在matlab 中用最小二乘法拟合y=a*x^2+b*x的程序要如何写?
matlab中曲线拟合的最优标准是采用最常见的最小二乘法，而所谓曲线拟合就是利用最小二乘法使得拟合多项式在各节点处的偏差达到最小。给出一组数据的话就可以进行数据拟合。你说的应该是2次拟合多项式 程序如下：t=输入数据；y=输入数据；p=polyfit(t,y,3)然后就可以进行数据拟合了。
