matlab拟合二元方程,MATLAB拟合方程1
要求:
1、求出6点测量值的平均值和方差估计值
2、拟合线性方程、二次方程
3、求出合成的标准不确定度、扩展不确定度
注意:
下列数据和教材中的数据属于两组不等精度的测量
x、y的单位是100KPa
x
0
0.5
1
1.5
2
2.5
y
i
1
-0.01200
0.50462
0.99823
1.49820
2.00035
2.50440
2
-0.01400
0.50462
0.99823
1.49820
2.00042
2.50431
3
-0.01202
0.50472
0.99813
1.49811
2.00049
2.50422
4
-0.01210
0.50482
0.99903
1.49802
2.00056
2.50413
5
-0.01200
0.50492
0.99993
1.49793
2.00953
2.50404
6
-0.01111
0.50502
1.03830
1.49784
2.00150
2.50395
7
-0.01654
0.50512
0.98773
1.49875
2.00247
2.50386
8
-0.01200
0.51462
0.99823
1.49966
2.00244
2.50377
9
-0.01234
0.50452
0.99820
1.50057
2.00046
2.50440
10
-0.01200
0.50442
0.95817
1.50148
1.99848
2.50503
11
-0.01011
0.50532
0.99814
1.50856
1.99000
2.50566
12
-0.01212
0.50622
0.99911
1.49868
1.99952
2.50529
13
-0.01198
0.50112
1.00008
1.49880
2.00090
2.50492
14
-0.01200
0.50502
1.00105
1.49820
2.00035
2.50455
15
-0.01211
0.50492
1.00102
1.49820
2.00035
2.50440
答案:
a=[-0.01200 0.50462 0.99823 1.49820 2.00035
2.50440
-0.01400 0.50462 0.99823
1.49820 2.00042 2.50431
-0.01202 0.50472 0.99813
1.49811 2.00049 2.50422
-0.01210 0.50482 0.99903
1.49802 2.00056 2.50413
-0.01200 0.50492 0.99993
1.49793 2.00953 2.50404
-0.01111 0.50502 1.03830 1.49784 2.00150 2.50395
-0.01654 0.50512 0.98773
1.49875 2.00247 2.50386
-0.01200 0.51462 0.99823
1.49966 2.00244 2.50377
-0.01234 0.50452 0.99820
1.50057 2.00046 2.50440
-0.01200 0.50442 0.95817
1.50148 1.99848 2.50503
-0.01011 0.50532 0.99814 1.50856 1.99000 2.50566
-0.01212 0.50622 0.99911
1.49868 1.99952 2.50529
-0.01198 0.50112 1.00008 1.49880 2.00090 2.50492
-0.01200 0.50502 1.00105
1.49820 2.00035 2.50455
-0.01211 0.50492 1.00102 1.49820 2.00035 2.50440 ];
a1=mean(a);
a2=var(a);
a3=std(a);
g0=2.41; %取置信概率为95%,使用格罗布斯准则剔除粗大误差
g01=g0*a3(1); %值为0.0034
b01= [abs(a(:,1)-a1(1))]; %与0.0034对比,剔除-0.01654
A1=(a1(1)*15-a(7,1))/14;
g02=g0*a3(2); %值为0.0067
b02= [abs(a(:,2)-a1(2))]; %与0.0067对比,剔除0.51462
A2=(a1(2)*15-a(8,2))/14;
g03=g0*a3(3); %值为0.0372
b03= [abs(a(:,3)-a1(3))]; %与0.0372对比,剔除1.03830,
0.95817
A3=(a1(3)*15-a(6,3) -a(10,3))/13;
g04=g0*a3(4); %值为0.0066
b04= [abs(a(:,4)-a1(4))]; %与0.0066对比,剔除1.50856
A4=(a1(4)*15-a(11,4))/14;
g05=g0*a3(5); %值为0.0092
b05= [abs(a(:,5)-a1(5))]; %与0.0092对比,剔除1.99000
A5=(a1(5)*15-a(11,5))/14;
g06=g0*a3(6); %值为0.0013
b06= [abs(a(:,6)-a1(6))]; %与0.0013对比,都符合
A6=a1(6);
disp('测量数据的平均值是:');
disp('A1=');
disp(A1);
disp('A2=');
disp(A2);
disp('A3=');
disp(A3);
disp('A4=');
disp(A4);
disp('A5=');
disp(A5);
disp('A6=')
disp(A6)
disp('测量数据的方差估计值是:');
disp('a2=');
disp(a2)
x1=[0 0.5 1 1.5 2 2.5];
y1=[A1 A2 A3 A4 A5 A6];
n1=1;
p1=polyfit(x1,y1,n1);
k=p1(1);b=p1(2);
xx1=0:0.1:2.5;
z1=polyval(p1,xx1);
plot(xx1,z1);title('一次曲线拟合');
xlabel('x');ylabel('y');
figure
disp('拟合线性方程为:Y=k*X+b')
disp('k=')
disp(k)
disp('b=')
disp(b)
x2=[0 0.5 1 1.5 2 2.5];
y2=[A1 A2 A3 A4 A5 A6];
n2=2;
p2=polyfit(x2,y2,2);
a=p2(1);
b=p2(2);
c=p2(3);
xx2=0:0.01:500;
z2=polyval(p2,xx2);
plot(xx2,z2);title('二次曲线拟合');
xlabel('x');ylabel('y');
figure
disp('拟合二次方程为:Y=aX.^2+b*X+c');
disp('a=')
disp(a)
disp('b=')
disp(b)
disp('c=')
disp(c)
s=sqrt(15*14);
Ur= a2(1)+ a2(2)+ a2(3)+ a2(4)+ a2(5)+ a2(6);
Urc=sqrt(Ur/s);
K=3;%取覆盖因子K=3,相应置信概率近似0.99
U=K*Urc;
disp('标准不确定度为:')
disp('Urc=')
disp(Urc)
disp('扩展不确定度为:')
disp('U=')
disp(U)
matlab拟合二元方程,MATLAB拟合方程1相关推荐
- 如何用matlab拟合二元函数,怎么拟合二元函数?用什么软件比较容易实现?
满意答案 jht20035279 2013.08.15 采纳率:48% 等级:12 已帮助:11337人 告诉你吧 不用什么matlab,用mathematica就非常方便 给你举个例子吧 把程 ...
- MATLAB绘制二元正态分布
MATLAB绘制二元正态分布 MATLAB自定义函数,用来绘制二元正态分布. 代码如下 function tow_p(a1,a2,b1,b2,p1,xmin,ymin,b )%a1,a2均值,b1,b ...
- matlab二元方程区间求解,matlab求解二元方程组
陈星似 魔法师 matlab求解二元方程组 悬赏分:0 提问时间:2010-11-30 23:29回答数:1浏览量:241问题指向:全国 t1=(q1+q2+q3+q4-q5-q6-q7)/g1/c1 ...
- matlab使用自带的拟合工具cftool对数据进行拟合并生成拟合函数代码
在数据处理中经常会需要对数据进行拟合,拟合完成之后可以通过拟合曲线的方程对数据进行预测.下面主要介绍一下如何适用matlab自带的拟合工具包对数据进行拟合,全程不需要编写一句代码,拟合完成之后还能生成 ...
- matlab中数据的多项式拟合
1.序言 很多时候我们需要对数据进行拟合,使用一次拟合或者多项式拟合,同时绘制拟合的置信区间以及多项式拟合图. 2.使用的数据和方法 使用matlab读取存储在excel中的数据,然后采用一次或者多次 ...
- matlab 限定参数范围,MATLAB如何在限定参数范围时进行线性拟合
本人小白,想请教如何在限定参数范围的情况下进行线性拟合. 在MATLAB中,通常解一个多元超定方程组,如 A=[1,2,3; 2,3,4; 3,4,5; 4,5,6; 5,6,7]; b=[40,50 ...
- matlab数值拟合r2_用MATLAB求RMSE怎么用MATLAB计算均方误差
用MATLAB求RMSE 怎么用MATLAB计算均方误差 www.zhiqu.org 时间: 2020-12-07 function f=RMSE(h1,h2) %RMSE return RM ...
- matlab拟合高次相,matlab 多元高次非线性函数拟合,回归,求教高手!
问题描述: matlab 多元高次非线性函数拟合,回归,求教高手! 有这样几个数组 自变量n个: x=[...] y=[...] m=[.] w=[.] . 因变量一个: z=[.] 模型1(两个自变 ...
- 学习Matlab强大的符号计算(解方程)
学习Matlab强大的符号计算(解方程) 分类: 学习 其它语言 2011-09-19 10:34 3135人阅读 评论(0) 收藏 举报 matlab [plain] view plaincopyp ...
- 丢番图(Diophantine)方程MATLAB求解
丢番图(Diophantine)方程MATLAB求解 丢番图 (Diophantine) 方程在多项式中的一般形式为 A(z−1)X(z−1)+B(z−1)Y(z−1)=C(z−1)A(z^{-1 ...
最新文章
- js 数字递增递减_数字推理满分技巧 !不是干货,请批我!
- 32/64位平台printf uint64的方法
- 【贪心】[USACO 2015 February Contest, Gold]Circular Barn
- 时延与传输速率、带宽延时
- php实现无限级分类(递归方法)
- Flask开发系列之初体验
- Ubuntu——虚拟显示器的配置、卸载、修改分辨率
- BT5的xprobe2的操作实例
- 【计算机基础】五笔字根分解图
- Seaweedfs上传大文件_large file
- ansible Inventory
- c语言不用死等的延时函数,matlab延时函数怎么写
- 最大奇约数(c++实现)
- 排序算法总结--希尔排序
- html5 设备管理信息 device
- 开始→运行→命令 集锦
- 【KMP】OKR-Periods of Words
- vue 如何实现多个路由共用同一个页面组件
- 地狱飞龙(自适应辛普森积分)
- STM32F767时钟树分析
热门文章
- 计算机中丢失xvidcore.dll,win7系统提示“xvidcore.dll not found”的解决方法
- Java实现的企业员工考勤管理系统
- 局域网屏幕监控软件_掌控局域网监控软件(zklan)
- php过往版本下载,PHPwind微版本 历史版本及升级包下载_20181226
- 机外码、区位码、国标码、机内码
- 网络安全基础(木马、概述、冰河木马实验)
- 云计算机平台 优势,云计算平台有哪些优势
- signature=c9b7b92b79e9a32ac6be9993bfe5df5a,GBA金手指
- 使用python把txt文件转为csv文件并且利用自己想要的分割符号
- java写万年历_Java 实现万年历总结