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ylberyl金蟲 (正式寫手)
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[求助]
Matlab多項式擬合中參數(shù)的不確定度及相關(guān)系數(shù)
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Matlab中，通過polyfit(x,y,n)就可以擬合n階多項式。 那么R2以及擬合得到的參數(shù)的不確定度如何計算？ 因為這個通過origin擬合時，在報告里就可以自動生成。我主要是excel處理數(shù)據(jù)，通過連接可以方便的把數(shù)據(jù)導(dǎo)入matlab。 |
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Honbein
木蟲 (正式寫手)
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3樓2012-06-16 10:29:06
【答案】應(yīng)助回帖
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感謝參與，應(yīng)助指數(shù) +1
jjdg: 金幣+1, 感謝參與 2012-06-16 21:52:29
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help polyfit polyfit Fit polynomial to data. P = polyfit(X,Y,N) finds the coefficients of a polynomial P(X) of degree N that fits the data Y best in a least-squares sense. P is a row vector of length N+1 containing the polynomial coefficients in descending powers, P(1)*X^N + P(2)*X^(N-1) +...+ P(N)*X + P(N+1). [P,S] = polyfit(X,Y,N) returns the polynomial coefficients P and a structure S for use with POLYVAL to obtain error estimates for predictions. S contains fields for the triangular factor (R) from a QR decomposition of the Vandermonde matrix of X, the degrees of freedom (df), and the norm of the residuals (normr). If the data Y are random, an estimate of the covariance matrix of P is (Rinv*Rinv')*normr^2/df, where Rinv is the inverse of R. [P,S,MU] = polyfit(X,Y,N) finds the coefficients of a polynomial in XHAT = (X-MU(1))/MU(2) where MU(1) = MEAN(X) and MU(2) = STD(X). This centering and scaling transformation improves the numerical properties of both the polynomial and the fitting algorithm. Warning messages result if N is >= length(X), if X has repeated, or nearly repeated, points, or if X might need centering and scaling. |
2樓2012-06-14 07:47:01
sujie1988
木蟲 (正式寫手)
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4樓2012-06-18 18:35:40
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