拟合函数（matlab拟合函数）

本文目录一览：

• 1、polyfit的用法
• 2、线性拟合的公式是什么?
• 3、如何用Excel曲线拟合函数?
• 4、拟合函数是什么意思

polyfit的用法

polyfit 是一个在Python的NumPy库中常用的函数，用于对给定的数据进行多项式拟合，并返回拟合的多项式函数。这个函数非常有用，因为可以通过一组离散的数据点找到一个连续的函数，这个函数可以最好地描述这些数据点。

首先需要知道polyfit是多项式曲线拟合函数，polyval是多项式计算求值函数。可以在命令行窗口中输入“help polyval”，按回车键之后，查看一下polyval函数的使用方法。

用polyfit（X，Y，1）得到的拟合函数只能得到a，b，但不能得到线性相关系数R^2。

线性拟合的公式是什么?

线性拟合是一种通过线性方程来拟合实验数据或样本数据的方法。线性方程是指一个或多个变量的一次函数，形式可以表示为y = mx + c，其中y是被预测或拟合的变量，x是自变量，m是斜率，c是截距。

线性拟合是曲线拟合的一种形式。设x和y都是被观测的量，且y是x的函数：y=f（x；b），曲线拟合就是通过x，y的观测值来寻求参数b的最佳估计值，及寻求最佳的理论曲线y=f（x；b）。

拟合是推求一个函数表达式y=f（x）来描述y和x之间的关系，一般用最小二乘法原理来计算。用直线来拟合时，可以叫一次曲线拟合，虽然有点别扭；用二次函数来拟合时，可以叫抛物线拟合或二次曲线拟合，但不能说线性回归。

最小二乘法求出直线拟合公式：y=a+bx，其中，y是因变量，x是自变量，a和b是拟合线的参数。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。

fitting 输入自变量x和因变量y。选择拟合方式，有多项式拟合polynomial，高斯拟合gaussian，幂指数拟合power等等，本次以多项式拟合为例。通过数据计算，可以获得曲线参数（曲线函数中的各项系数），从而实现曲线拟合。

一般地，我们可以先作出样本点的散点图，确认线性相关性，然后再根据回归直线系数的计算公式进行计算。

如何用Excel曲线拟合函数?

1、对于两变量（x，y）函数的曲线拟合，可以EXCEL的带平滑线的散点图，得到趋势线方程，此方程就是曲线拟合函数。

2、用EXCEL的折线图或带平滑线的散点图把数据绘出。单击图表右上角的十字，选中“趋势线”，右击左边的三角小标，然后选择更多选择。

3、首先打开excel，输入你的数据（图中举个例子）、数据输入后，点击工具栏中的图标按钮。这有各种常用的图表形式，看自己的需求。为求直线拟合，我们选择散点图中的平滑标记图。

4、选择只有数据点的类型，点击一个点。点右键，在弹出菜单中选择添加趋势线，以选择需要拟合的曲线类型，选择“多项式”。再把下面的显示公式“显示r平方”的复选框里打对勾，就能得到需要的曲线、公式和相对误差。

拟合函数是什么意思

拟合意思是就是把平面上一系列的点，用一条光滑的曲线连接起来。一组观测结果的数字统计与相应数值组的吻合。

拟合是一个数理科学术语，形象的说，拟合就是把平面上一系列的点，用一条光滑的曲线连接起来。常用的拟合方法有如最小二乘曲线拟合法等，在MATLAB中也可以用polyfit来拟合多项式。

拟合（fitting）是指将一个模型或函数与实际数据相匹配，以得到一个能够描述或预测这些数据的最佳模型或函数。在统计学和机器学习中，拟合通常是用来估计参数或寻找最优参数的过程。

在含义上不同：插值是指已知某函数的在若干离散点上的函数值或者导数信息，通过求解该函数中待定形式的插值函数以及待定系数，使得该函数在给定离散点上满足约束。

“最小二乘法”：即“最佳拟合直线”是使样本点到该直线的离差平方和达到最小的直线（采用垂直距离）。拟合值就是通过最小二乘法拟合后在某点的预测值。

曲线拟合（curve fitting）是指选择适当的曲线类型来拟合观测数据，并用拟合的曲线方程分析两变量间的关系。用连续曲线近似地刻画或比拟平面上离散点组所表示的坐标之间的函数关系的一种数据处理方法。