论文中改拟合优度会被发现吗

多项式函数拟合：a=polyfit（xdata,ydata,n）其中n表示多项式的最高阶数,xdata,ydata为要拟合的数据,它是用数组的方式输入.输出参数a为拟合多项式y=a(1)*x^n+…+

在顶端有一个Analysis目录,这个目录下选择fitting,然后linerfitting是线性拟合（一次）,polynomialfitting是多项式拟合（可自己输入表达式）.常用的基本就这两个吧

egress这个也是

用函数lsqnonlin进行最小二乘拟合functionf=myfunc(c,x,y)f=y-c(1)+c(2)./x;return保存为M文件.然后在命令行下输入：x=[你的x数组]y=[你的y数组

好像没有吧要算的话就把函数转化为x^2/a+y^2/b=1转化成b*x^2+a*y^2=a*b求超定方程组就可以了吧

网上挺多这样的,再答：我前不久就在海博之鑫那里找了他们代.写，一次就过了，他们的写手种类很多，几乎想要的都可以找的到，最主要的是信誉好.

左下角有三个图标,一个是直线,一个是三个点,一个是三个点,一个是点线,选三个点的,设置x、y,然后analysis--fitting,第一个是直线拟合,第二个是多项式拟合,第四个是曲线拟合,一个个试下

t=0:5:55;y=[01.272.162.863.443.874.154.374.514.584.624.64];%你将t,y的每一个值代入方程,会得到关于a,b,c的三元一次方程组(12个方程)

是不是系数（参数）没有设定初始值?初始值就是随便附一个值,你就填1好了.

x=[1234566.677.58.571015202528.5733.33405066.67100];y=[50.6540.5734.7931.2528.6226.6725.6824.5322.95

要是你的数据是线性的话,可以用多项式拟合：polyfit(x,y,n)n为所需要拟合多项式的次数,返回值为多项式系数；若是非线性的话,你得有一个和你绘图曲线吻合的函数模型,然后在这个函数模型基础上求这

1,必须知道曲面形式（平面曲线拟合也要知道曲线的形式对吧）2,最好可以把曲面形式中的待定参数改写成线性的形式.等你给出曲面形式我们再来讨论这个问题吧.3,大量的数据.我想这个总是没有问题的.后续需要请

首先请问你用的是哪个版本的Origin?7.5还是更低?8.0还是更高?详细的操作请看我的百度空间《曲线的拟合》这一小节的内容,每一步都很详细.

建立函数文件：functiony=myfun(beta,x)y=2.350176*beta(1)*(1-1/beta(2))*(1-(1-x(:,1).^(1/beta(2))).^beta(2)).

closeallclear,clcf=inline('cc*loadh1.^2','cc','loadh1');loadh1=[0.1,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9]

程序改成如下：A=[13631];s=poly2str(A,'x');x=unifrnd(0,5,150,1)%产生150个[05]上的均匀分布随机数y=polyval(A,x)%5阶多项式拟合p=p

已知x1={1040201040401029001033109585598998104174998249770810013396785}x2={31.20631.21330.8730.99428.75

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

B=REGRESS(Y,X)

严格的来说,二次多项式拟合不是最小二乘拟合.lsqnonlin()、lsqcurvefit()是最小二乘拟合