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ylberyl金虫 (正式写手)
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Matlab多项式拟合中参数的不确定度及相关系数
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Matlab中，通过polyfit(x,y,n)就可以拟合n阶多项式。 那么R2以及拟合得到的参数的不确定度如何计算？ 因为这个通过origin拟合时，在报告里就可以自动生成。我主要是excel处理数据，通过连接可以方便的把数据导入matlab。 |
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【答案】应助回帖
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help polyfit polyfit Fit polynomial to data. P = polyfit(X,Y,N) finds the coefficients of a polynomial P(X) of degree N that fits the data Y best in a least-squares sense. P is a row vector of length N+1 containing the polynomial coefficients in descending powers, P(1)*X^N + P(2)*X^(N-1) +...+ P(N)*X + P(N+1). [P,S] = polyfit(X,Y,N) returns the polynomial coefficients P and a structure S for use with POLYVAL to obtain error estimates for predictions. S contains fields for the triangular factor (R) from a QR decomposition of the Vandermonde matrix of X, the degrees of freedom (df), and the norm of the residuals (normr). If the data Y are random, an estimate of the covariance matrix of P is (Rinv*Rinv')*normr^2/df, where Rinv is the inverse of R. [P,S,MU] = polyfit(X,Y,N) finds the coefficients of a polynomial in XHAT = (X-MU(1))/MU(2) where MU(1) = MEAN(X) and MU(2) = STD(X). This centering and scaling transformation improves the numerical properties of both the polynomial and the fitting algorithm. Warning messages result if N is >= length(X), if X has repeated, or nearly repeated, points, or if X might need centering and scaling. |
2楼2012-06-14 07:47:01
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