1樓：匿名使用者
用polyfit(x,y,1)得到的擬合函式只能得到a,b，但不能得到線性
相關係數
版r^2。如想要得到其權線性相關係數，可以用regress(y,x)，其使用格式
[b,bint,r,rint,stats] = regress(y,x);
b——擬合係數
bint——b的置信區間
r——殘差值
rint——r的置信區間
stats——檢驗統計量，第一個就是相關係數
例如：x=[。。。];y=[。。。]
x=[x ones(n,1)]; %x的行數（列數）
[b,bint,r,rint,stats] = regress(y,x);
matlab polyfit 相關係數
2樓：
a=polyfit(x,y,1);
z=polyval(a,x);
r=corrcoef(x,y);
所示為線性擬合
這樣得到的r即為相關係數矩陣，其中
r(1,2)＝r(2,1)為相關係數，其值在[-1,1]之間，1表示最大的正相關，-1表示絕對值最大的負相關。
最近開始看這方面的，希望能幫到你。
3樓：
用cftool
>>cftool
回車，出現一個對話方塊。data輸入相應的x，y，然後create data set；fitting，選擇提供的各種模型，逐個試試，總能找到殘差最小的，相關係數最大的一種模型。
給個例子。
clc;clear
x=-1:0.1:1
for k=1:length(x)
y(k)=x(k)^2+0.1*rand
end[p,s]=polyfit(x,y,2)s.rplot(x,y,'o',x,polyval(p,x))結果：p =
1.0072 0.0091 0.0439s =
r: [3x3 double]
df: 18
normr: 0.1153
ans =
-2.2509 -0.0000 -3.42080 2.7749 0.00000 0 -3.0492s是個結構陣列。
s contains fields for the triangular factor (r) from a qr de***position of the vandermonde matrix of x, the degrees of freedom (df), and the norm of the residuals (normr).
4樓：芷蘭之德
好複雜啊！我沒法幫你
matlab polyfit 相關係數是什麼？
5樓：巴黎鐵搭下等你
a=polyfit(x,y,1);
z=polyval(a,x);
r=corrcoef(x,y);
所示為線性擬合
這樣得到的r即為相關係數矩陣，其中
r(1,2)＝r(2,1)為相關係數，其值在[-1,1]之間，1表示最大的正相關，-1表示絕對值最大的負相關。
polyfit疑問：
n=[1,2,4,8];
t=[7.17,6.77,6.13,5.73];
t1=[7.21,6.88,6.32,5.84];
p=polyfit(log(n),log(t),1);
p1=polyfit(log(n),log(t1),1);
a=exp(p(2))
b=p(1)
a1=exp(p1(2))
b1=p1(1)
t1=a*n.^b;
plot(n,t,'+',n,t1,'-')解法：p = polyfit(x,y,n) 返回階數為 n 的多項式 p(x) 的係數，該階數是 y 中資料的最佳擬合（在最小二乘方式中）。p 中的係數按降冪排列，p 的長度為 n+1。
這是help polyfit的部分解釋。
所以，在你這裡，p裡面裝有兩個數，一個是常係數p(2)，一個是自變數的係數 p(1).exp(p(1))是e的p(1)次方。之所以這個**裡有exp出現，是因為多項式擬合的時候，把原資料轉換為對數形式了。
matlab對一組資料進行資料線性擬合，如何獲取線性擬合後的r^2值？
6樓：
如果用regress進行擬合的話，輸出加上state，分別給出r方，f值和顯著性。。
如果用的是其他擬合，r=corrcoef(t,y)，y是原始資料，t是用你擬合後求得方程，用這個方程得到的資料
matlab求相關係數
7樓：湯採姒惜雪
clear;clc
x=[50:50:2050];
y=[159.02
176.14
192.59
208.50
223.93
238.97
253.66
268.04
282.16
296.03
309.69
323.15
336.44
349.57
362.56
375.42
388.16
400.79
413.32
425.76
438.12
450.40
462.62
474.78
486.89
498.9
510.97
522.95
534.90
546.82
558.72
570.61
582.48
594.35
606.22
618.09
629.96
641.85
653.75
665.67
677.63];
a=polyfit(x,y,3);
y=vpa(poly2sym(a,'x'),5)%擬合覆函制數
plot(x,y,'*',x,polyval(a,x))vpa(corrcoef(y,polyval(a,x)))%相關係數
8樓：匿名使用者
使用最小二乘法求係數a,b,c 即使用polyfit函式
p = polyfit(x,y,n) ，n=2。 得到的結果p是個向量，分別存放a,b,c
求相關係數用corrcoef(y1,y2)
9樓：匿名使用者
相關係數就用命令corrcoef
min(min(corrcoef(x1, x2))) 就是x1,x2之間的相關係數。
在matlab中使用polyfit(x,y,2)命令對一組資料x和y進行2階多項式擬合，會得到三個
10樓：匿名使用者
用nlinfit函式實現非線性的bai最du小二乘擬合將x，zhiy的關係擬合dao為y=a*x.^2可以用polyfit首先擬合得到多專項式
將p(1)也就是二次項屬係數作為擬合的初值，那樣更快收斂p=polyfit(x,y,2);
a = nlinfit(x,y,@(a,x) a*x.^2,p(1));
matlab 指數曲線擬合：y=a*exp((t-b)^2/c)
11樓：匿名使用者
定義擬合函
來數：function s=hansh(x,r)a=x(1);
b=x(2);
c=x(3);
s=a*exp((r-b)^2/c);
主函自數：
t=[219 222 223 226 229 233];
y=[352 2353 3513 6303 3521 3300]; %你的資料少個y
x0=[1 1 1]; %對a,b,c賦初值
[x,resnorm]=lsqcurvefit(@hansh,x0,t,y) %最小二乘曲線擬合
12樓：流浪的醉人
clear
t=[219 222 223 226 229];%你給的資料有問題，請自行調整
y0=[352 2353 3513 6303 3521];
y1=ones(size(y0),1);
y1=log(y0);%對原方程兩邊取對數p=polyfit(t,y1,2);%p為擬合多項式的係數，降冪排列c=1/p(1);%把取回對數後的式子整理答一下，就可以得到abc跟p的對應關係
b=-p(2)*c/2;
a=exp(p(3)-b^2/c);abc
13樓：匿名使用者
同意二樓做法，應該使用最佳平方逼近，但你的資料好像有問題啊
一次函式與反比例函式交點問題,一次函式與反比例函式在什麼情況下有交點
首先解釋copy 一下 有2個交點 b2 4ac大於0 這裡應該是把兩個一次函式和反比例函式的解析式聯立起來了,從而得到一個形如ax 2 bx c 0的一元二次方程。一元二次方程根的情況 b 4ac大於0時 則有兩個實根。b 4ac 0時方程只有一個實根。b 4ac小於0時方程沒有實根。根據圖象即方...
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