高斯分布隨機數的產生——normrnd()函數

產生m*n數據，均值為0，方差為1；

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

多變量回歸分析——regress()函數

創建一個函數：y = A * x^2 + B * x ;的數據：
A,B 為待求的系數，此處設置為 A=2，B=1；

> x = 0:0.1:10; > y = 2 .* x.^2 + x + normrnd(0,0.01); > x = x' ; % 轉化為列向量 > y = y' ; > R = normrnd(0,1,101,1); > y = y + R ; % 添加噪聲

接著擬合系數

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

可見獲得的系數估計值b與實際值2和1很接近。

非線性回歸——nlinfit()

總結

以上是生活随笔為你收集整理的matlab 数据拟合相关的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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