直线拟合度r2公式

x=[123456];y=[2.13.96.18.210.312];nh1=polyfit(x,y,2);%这里是二次拟合,你也可以先画出大概图形估计它是几次曲线然后再判断是12还是3..等.m=1:

很少说拟合率,基本上都说拟合优度（专业）.拟合优度越接近1,说明拟合效果越好.

我是高三之后才总结出学习数学的方法的,首先你必须对自己有信心.你得坚信我能学好数学.其次你说的题海战术,这是一个历史悠久的战术了,为什么这么多年还没有淘汰,就是它适合大多数的学生,你做题做的多,见得就

Y=A+BX就是你的拟合公式啊.所谓公式就是带有参数的函数式,这里的参数就是A,B.所谓拟合就是根据公式将隐含在和你的实验数据中的参数A,B的数值求出来.

红色为原函数的图形,蓝色为拟合函数的图形

t=[11.41.622.42.633.644.656];y=[0.264241,0.408167,0.475069,0.593994,0.691559,0.732615,...0.800852,0.

1）>>x=linspace(1,32,8);>>y=linspace(0.1,0.8,8);>>p=polyfit(x,y,1)p=0.02260.0774%a=0.0226b=0.07742）>>

首先确认一下,你这的log是以10为底的对数吧?那么命令如下.（如果是以e为底就不用除以log(10)了,自己改一下.)>>x=0.01:0.01:1;>>m=log(x)/log(10);>>for

用polyfit函数,（用来多项式拟合的,是用最小二乘法）举个例子x=[90919293949596];z=[70122144152174196202];a=polyfit(x,z,1)结果：a=1.

稍等好吗?好了,但愿没有耽误你!代码如下（注意不用任何控件即可）：PrivateSubForm_click()DimNAsInteger,U()AsDouble,IAsIntegerDimAAsSin

这个可以成为方程的解释率也可以理解为拟合率吧说明你的方程可以解释82%的变异,拟合度比较好

可以参考http://www.xinyudiyi888.com/?post=3这篇博客文章上的办法再问：额点都是未知的啊再答：亲，你有图，先二值化，你可以获取点啊，而且你说的是对离散点进行直线拟合。

helppolyfitPOLYFITFitpolynomialtodata.POLYFIT(X,Y,N)findsthecoefficientsofapolynomialP(X)ofdegreeNth

画出点后,点analyze里的fitlinear就可以了,会自动出来一个报告单的,里面有R2值,还有截距（intercept）和斜率（slope）值,分别代入公式y=a+b*x就是你这个线性拟合的公式

%很奇怪,与x无关?!但是,图形表明有关.clearx=[0.40.450.50.550.60.650.70.750.80.850.90.95];y=[5811141720232629323538];

先画四个点为一条直线在插入一条三个点的直线就好了把这七个数据分成两部分就行

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

可以试试多项式拟合,通常只要阶数够多都能拟合的不错的,或者其他函数比如指数拟合等,最好有个物理模型,你才好选合适的函数,否则即使拟合了现在这些点,也很难保证在其他点处同样适用

Origin线性拟合之后会给一个拟合结果报告,里面有拟合方程,所以的拟合参数值,以及对应的误差.对于线性拟合y=ax+b,a就是斜率,拟合报告里会用slop来标注,b就是截距,报告里会有Interce

2、各个自变量之间存在共线性问题,冲销了对因变量的影响,建议看单个自变量的T值,把不显著的剔除.然后,逐步回归,看哪个自变量加入后使得整个模型的拟合优度降低.3、只看R²不行,还要看adjR