polyfit拟合(polyfit平面拟合)

大家好,今天小编来为大家解答以下的问题，关于polyfit拟合，polyfit平面拟合这个很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

matlab polyfit函数

1、首先需要知道polyfit是多项式曲线拟合函数，polyval是多项式计算求值函数。

2、可以在命令行窗口中输入“helppolyval”,按回车键之后，查看一下polyval函数的使用方法。

3、在命令行窗口中输入“helppolyfit”，可以查看polyfit函数的使用方法。

4、如果想求多项式p(x)=4*x^2+2*x+1在x=[567]的值，输入“p=[421]x=[567]polyval(p,x)。

5、按回车键之后，可以看到多项式p(x)=4*x^2+2*x+1在x=[567]的值分别为111，157，211。

python polyfit拟合函数怎么显示

使用最小二乘法，再利用矩阵，即可显示拟合函数。

matlab中linefit函数原理

matlab的polyfit函数的原理为：最小二乘法曲线拟合原理。即：已知离散点上的数据集，即已知在点集上的函数值，构造一个解析函数（其图形为一曲线）使在原离散点上尽可能接近给定的值。知识点延伸：polyfit函数调用方法为polyfit(x,y,n)。用多项式求过已知点的表达式，其中x为源数据点对应的横坐标，可为行向量、矩阵，y为源数据点对应的纵坐标，可为行向量、矩阵，n为你要拟合的阶数，一阶直线拟合，二阶抛物线拟合，并非阶次越高越好，看拟合情况而定。matlabpolyfit做出来的值从左到右表示从高次到低次的多项式系数。

怎么拟合函数

方法一：多项式拟合polyfit

1x=[123456789];

2

3y=[9763-125720];

4P=polyfit(x,y,3)%三阶多项式拟合

5

6xi=0:.2:10;

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8yi=polyval(P,xi);%求对应y值

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10plot(xi,yi,x,y,'r*');

运行结果：

多项式系数：P=0.1481-1.40301.85378.2698

使用matlab中的ploy2sym函数：y=poly2sym(P)

得到y=0.1481*x^3+-1.4030*x^2+1.8537*x+8.2698

方法二：工具箱拟合cftool

1x=[123456789];

2y=[9763-125720];

3

4

5cftool(x,y)

运行结果：

拟合类型中我们选择polynominal（多项式），拟合阶数选择3，运行结果中可见R平方值高达0.94，属于比较准确的.

拟合是什么意思

拟合简介

如果待定函数是线性，就叫线性拟合或者线性回归(主要在统计中)，否则叫作非线性拟合或者非线性回归。表达式也可以是分段函数，这种情况下叫作样条拟合。

一组观测结果的数字统计与相应数值组的吻合。形象的说,拟合就是把平面上一系列的点，用一条光滑的曲线连接起来。因为这条曲线有无数种可能，从而有各种拟合方法。拟合的曲线一般可以用函数表示，根据这个函数的不同有不同的拟合名字。

在MATLAB中可以用polyfit来拟合多项式。

拟合以及插值还有逼近是数值分析的三大基础工具，通俗意义上它们的区别在于：拟合是已知点列，从整体上靠近它们；插值是已知点列并且完全经过点列；逼近是已知曲线，或者点列，通过逼近使得构造的函数无限靠近它们。

拟合优度

R^2衡量的是回归方程整体的拟合度，是表达因变量与所有自变量之间的总体关系。R^2等于回归平方和在总平方和中所占的比率，即回归方程所能解释的因变量变异性的百分比。实际值与平均值的总误差中，回归误差与剩余误差是此消彼长的关系。因而回归误差从正面测定线性模型的拟合优度，剩余误差则从反面来判定线性模型的拟合优度。

统计上定义剩余误差除以自由度n–2所得之商的平方根为估计标准误。为回归模型拟合优度的判断和评价指标，估计标准误显然不如判定系数R^2。R^2是无量纲系数，有确定的取值范围(0—1)，便于对不同资料回归模型拟合优度进行比较；而估计标准误差是有计量单位的，又没有确定的取值范围，不便于对不同资料回归模型拟合优度进行比较。

金融的应用和解释：

拟合优度是一个统计术语，是衡量金融模型的预期值和现实所得的实际值的差距。

它是一种统计方法应用于金融等领域，基于所得观测值的基础上作出的预测。换句话说，它是衡量如何将实际观测的数值进行模拟的相关预测。

改善拟合结果

很多因素会对曲线拟合产生影响，导致拟合效果有好有坏，这里仅从一些角度出发探讨有可能改善拟合质量。

1）模型的选择:这是最主要的一个因素，试着用各种不同的模型对数据进行拟合比较;

2）数据预处理:在拟合前对数据进行预处理也很有用，这包括对响应数据进行变换以及剔除Infs、NaNs，以及有明显错误的点。

3）合理的拟合应该具有处理出现奇异而使得预测趋于无穷大的时候的能力。

4）知道越多的系数的估计信息，拟合越容易收敛。

5）将数据分解为几个子集，对不同的子集采用不同的曲线拟合。

6）复杂的问题最好通过进化的方式解决，即一个间题的少量独立变量先解决。低阶问题的解通常通过近似映射作为高阶问题解的起始点。

文章分享结束，polyfit拟合和polyfit平面拟合的答案你都知道了吗？欢迎再次光临本站哦！