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ylberyl

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[求助] Matlab多项式拟合中参数的不确定度及相关系数

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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1楼 2012-06-14 03:56:59

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lijie169

铜虫 (著名写手)

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【答案】应助回帖

★
感谢参与，应助指数 +1
jjdg: 金币+1, 感谢参与 2012-06-16 21:52:29

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.