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常见的拟合方法
excel的曲线
拟合
原理是什么?
答:
当c在f中线性出现时,称为线性模型,否则称为非线性模型。有许多衡量拟合优度的标准,最
常用的
一种做法是选择参数c使得拟合模型与实际观测值在各点的残差(或离差)ek=yk-f(xk,c)的加权平方和达到最小,此时所求曲线称作在加权最小二乘意义下对数据
的拟合
曲线。有许多求解拟合曲线的成功
方法
,对于...
怎样利用EXCEL进行曲线
拟合
?
答:
(2)会看到有很多布局类型的图标,选择自己需要的。比如,图中选的布局是
常见的
有标题,坐标轴名称的。(3)坐标轴还需要设置:用鼠标点击坐标轴附近的区域,右键,选择“设置坐标轴格式”。 在这里可以进行详细地设置。如何在excel 里利用曲线
拟合的方式
求公式 选中两列数据;插入散点线图并单击线图;...
谁能教教我怎么把大量数据
拟合
成一个比较复杂的函数
答:
根据曲线的形状您可以选择一个函数,如果类似于直线那就简单了,如果是弯曲的可以选择y是x的多项式函数,如y=a*x*x*x+b*x*x+c*x+d等等,也可以是其他形式的函数类型,然后利用最小二乘法或其他
拟合方法
求出系数a,b,c,d等,即可得到y和x的关系,这个过程就是曲线拟合,这个函数就是拟合函数。
拟合
线
的方法
有哪些,工程上最
常用的
是哪种方法
答:
如果只是比对多种回归模型哪个好,那就选曲线估计,可同时选中线性,二次方等11个模型,
拟合
度看R2就行,哪个大哪个好。结果中有散点图也可以很直观看出哪种变化模型符合的。 不过一般做回归,首先要考虑的是线性回归,用途最广。
多项式
拟合
常采用的是最小二乘
的方法
对吗
答:
多项式
拟合
常采用的是最小二乘
的方法
对。最小二乘法是一种数学优化技术,它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配,利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。
y=(a+bx)/(1+cx)是一种什么
拟合方法
?
答:
这种拟合虽然不是最主流
的拟合
函数,但是在实际工程中仍然是有一定应用的。比如说电子工程里的滤波器(Filter)在频域(Frequency Domain,往往通过傅立叶变换Fourier Transform或拉普拉斯变换Laplace Transform从时域Time Domain转化为成)里的传输函数(Transfer Function)往往就是这个形式的。比如,最
常见的
RLC(电阻...
曲线
拟合的方法
答:
(4)点击“New fit”按钮,可修改拟合项目名称“Fit name”,通过“Data set”下拉菜单选择数据集,然后通过下拉菜单“Type of fit”选择拟合曲线的类型,工具箱提供
的拟合
类型有: Custom Equations:用户自定义的函数类型 Exponential:指数逼近,有2种类型, a*exp(b*x) 、 a...
y=(a+bx)/(1+cx)是一种什么
拟合方法
?
答:
这种拟合虽然不是最主流
的拟合
函数,但是在实际工程中仍然是有一定应用的。比如说电子工程里的滤波器(Filter)在频域(Frequency Domain,往往通过傅立叶变换Fourier Transform或拉普拉斯变换Laplace Transform从时域Time Domain转化为成)里的传输函数(Transfer Function)往往就是这个形式的。比如,最
常见的
RLC...
如何根据一组离散点数据
拟合
出四次多项式曲线函数,并求曲线横坐标为1...
答:
X=[ones(1,19) x x.^2 x.^3 x.^4];a= regress(y,X); %
拟合
系数 拟合结果:y=a1+a2*x+a3x^2+a4x^3+a5x^4 a1=0.0043519,a2=1.6277,a3=-0.012987,a4=0.00032848,a5=-6.3049e-06 2、根据公式计算,在(x0,y0)处曲线斜率和曲率半径及曲率中心点的值。计算
方法
:syms ...
线性数据
拟合
误差分析有哪些
方法
答:
曲线
拟合
一般方法包括: 1 用解析表达式逼近离散数据
的方法
2 最小二乘法 最小二乘法(又称最小平
方法
)是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据
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