matlab 数据拟合相关

高斯分布随机数的产生——normrnd()函数

产生m*n数据，均值为0，方差为1；

R = normrnd(0,1,m,n);

多变量回归分析——regress()函数

创建一个函数：y = A * x^2 + B * x ;的数据：
A,B 为待求的系数，此处设置为 A=2，B=1；

> x = 0:0.1:10;
> y = 2 .* x.^2 + x + normrnd(0,0.01);
> x = x' ;  % 转化为列向量
> y = y' ;
> R = normrnd(0,1,101,1);
> y = y + R ; % 添加噪声

接着拟合系数

> X1 = x.^2;
> X2 = x;
> X = [X1 X2];
> b = regress(y,X)b =1.99881.0129

可见获得的系数估计值b与实际值2和1很接近。

非线性回归——nlinfit()

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