有一组数据想用伽马分布拟合需要知道什么

x=[12345]y=[1591652]p=polyfit(x,y,2)a=p(1)b=p(2)c=p(3)这里的abc就是二次曲线的系数

%xi重新取值clearx=[-2.30259,-1.60944,-1.20397,-0.91629,-0.69315,...-0.51083,-0.35667,-0.22314,-0.10536,0

输入数据.菜单/分析/拟合/线性拟合（或者MENU/ANALYSIS/FITING/FITLINEAR）即可

选中数学,然后“插入”“图表”,选择xy散点图,再“添加趋势线”,选择模型,显示公式就行

x=[42816184669683868610101241066511941];y=[33.444542.084947.255251.058355.639258.384761.886664.3721]

其实函数拟合有很多参考书上都有例题的,参考着改一下数据就OK了~求斜率的话,你是说用回归方程还是最小二乘法啊?简单一点,你就先取完对数,再把公式写进去,用plot函数画出来就好了……一家之言,仅做参考

据我所知,matlab应该没有直接的根据数据判断分布类型的方法或命令.我提供一种思路,不一定有用,仅供参考：1.首先筛选数据可能的概率分布类型.有可能你知道数据的分布类型了,只是不知道其参数；有可能你

您好,这个可以用多项式拟合就好了x=[1,2,3,4,5];y=[5,8,10,8,3];coff=polyfit(x,y,2);xx=1:0.01:5;yy=coff(1)*xx.^2+coff(2

程序如下：x=[1.75,2.25,2.5,2.875,2.686,2.563];y=[0.26,0.32,0.44,0.57,0.50,0.46];plot(x,y,'g.',

使用matlab中的拟合工具箱吧,很简单的.在commandwindows下输入cftool进入拟合工具箱,Data中输入你的数据,然后使用Fitting进行拟合,里面可以选择Gaussian,这样可

均值和方差属于统计参数,其求法为估计理论而非拟合,拟合者,求方程也.再问：谢谢您的回答，请问该怎么做呢？再答：最简单的是矩估计法首先算出X'，算出方差S^2对拉普拉斯分布EX=X'=μ,Var(X)=

你可以把步取去密一点,然后把拟合后的多项式用plot函数画出来不就行了吗?再问：拟合后得到的不是多项式的系数吗？只知道系数怎么画对应的函数图像？再答：知道系数后，可以用polyval计算啊！比如说：你

这说明一个x是不能很好的解释y,还是要需要增加解释变量

可以用曲线拟合工具箱：在命令窗口输入cftool就可以打开

A=[3.863.904.174.224.234.234.264.244.264.28];x=[2.482.452.082.001.981.971.911.941.921.90];y=[5.435.4

你这个程序是对的呀,也只是有一点的小毛病呀clearall%线性拟合的程序：x=[1515.215.415.615.81616.216.416.616.8]; y=[0.010.0150.0

这个太难了,或者说是有太多的不确定性因为连一个大概的函数形式都没有给出来也就是说可能性太多,这组数据可以拟合出无数多种函数结果如果什么函数形式都不给出的话,或者用多项式拟合吧下面是尝试用11次多项式拟

用excel来你和下（一般用正态分布,可以查下相关资料）简单的用线性（二乘法）来完成

相关系数只能说明线性好不好不能表征离散度.我举个例子,比如x=y1=y2=那么其实（x,y1）与(x,y2)的相关系数都是1,显然y2的结果是不是更好!所以相关系数是片面的!

polyfit(x,y,4)得出的5个数分别为y=a1*x^4+a2*x^3+a3*x^2+a4*x+a1中的系数如果拟合精度不够的话可以增加到多次n,polyfit(x,y,n)