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数据拟合的最小二乘法
最小二乘法
求二次方程系数
答:
回答:例1:二次方程式计算Y=a0+a1x+a2x2y=-6.3+2.4x+1.3x2下表为自动计算系数,给出9组x和y的数值,自动计算出系数。 原理与多项式
拟合
说明附后。第一节
最小二乘法
的基本原理和多项式拟合一最小二乘法的基本原理从整体上考虑近似函数同所给
数据
点(i=0,1,…,m)误差(i=0,1,…,m...
计量经济学中
的最小二乘法
的前提是什么?
答:
3、随机误差项与解释变量之间不相关。4、随机误差项服从零均值、同方差、零协方差的正态分布。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。最小二乘法还可用于
曲线拟合
。其他一些优化问题也可通过...
最小二乘法
的矩阵
答:
曲线拟合的最小二乘法
:设有一实验,共有m个数据,画出m个数据的直角坐标图获得每个数据的xi和yi对应关系。线把这m个点拟合成曲线方程(1),且要求误差满足方程(2)关系。式中yi是实测第i个点的纵坐标,为已知量;yi’为把实测第i点的横坐标xi带入方程(1)后获得的该点的纵...
matlab
最小二乘法曲线拟合
怎么取?
答:
曲线拟合
已知离散点上的数据集,即已知在点集上的函数值,构造一个解析函数(其图形为一曲线)使在原离散点上尽可能接近给定的值,这一过程称为曲线拟合。最常用的曲线拟合方法是
最小二乘法
,该方法是寻找函数使得最小。MATLAB函数:p=polyfit(x,y,n)[p,s]= polyfit(x,y,n)说明:x,y为数据...
如何用MATLAB求
最小二乘法拟合
曲线与原
数据的最
大偏差量
答:
原理:x是自变量数组,y是原
数据
数组,n是你选择
拟合的
多项式阶数。如n=1,就是y=a+bx.n=2,就是y=a+bx+cx^2. p是
最小二乘
意义下的系数结果的数组,即[a,b,c]。然后把求得的p带回多项式计算曲线的y坐标y1, 让y1的数组元素对应减去原数据数组元素,得到误差数组e, 然后求绝对值再求最大值。你检查一下...
matlab
最小二乘法曲线拟合
怎么取
答:
曲线拟合
已知离散点上的数据集,即已知在点集上的函数值,构造一个解析函数(其图形为一曲线)使在原离散点上尽可能接近给定的值,这一过程称为曲线拟合。最常用的曲线拟合方法是
最小二乘法
,该方法是寻找函数使得最小。MATLAB函数:p=polyfit(x,y,n)[p,s]= polyfit(x,y,n)说明:x,y为数据...
计量经济学中的普通
最小二乘法
(OLS)的4个基本假设条件是什么?_百度...
答:
3、随机误差项与解释变量之间不相关。4、随机误差项服从零均值、同方差、零协方差的正态分布。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。最小二乘法还可用于
曲线拟合
。其他一些优化问题也可通过...
若要得到残差平方和
最小
的回归方程最好选用
答:
因此,若要得到残差平方和最小的回归方程,最好选用普通
最小二乘法
。普通最小二乘法的基本思想是,通过最小化实际观测值与模型预测值之间的差异(即残差),来确定最优的参数估计。具体步骤是求解使残差平方和最小的回归系数,这样得到的回归方程就能在一定程度上较好地
拟合数据
。普通最小二乘法基于最...
matlab
最小二乘法拟合
答:
主要的问题是inline函数写法不对,matlab不能识别下面的写法:f = inline('R * exp(-a * x)','[R a]','x');像这种有多个待辨识参数的情况,应该写成一个向量,如 f = inline('c(1) * exp(-c(
2
) * x)','c','x');参考代码:生成测试
数据
t=linspace(0,2*pi,50);x=1.5*...
拟合
是什么意思
答:
这些函数形式通常由经验或理论确定,或者通过试验和试错来确定。在
拟合
过程中,我们会调整函数的参数,以最大限度地减少模型与实际
数据
之间的误差。这个误差通常被称为拟合残差。我们希望找到一组参数,使得拟合残差最小化,从而得到最佳拟合函数。拟合通常是通过
最小二乘法
来实现的。最小二乘法是一种数学...
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