利用对数最小二乘方程lnR=lnb+alnw拟合,确定参数a,b,w=[0.017 0.020 0.025 0.085 0.087 0.119 0.171 0.174 0.210 0.211 0.233 0.783 0.999 1.11 1.29 1.32 1.35 1.69 1.74 2.75 3.02 3.04 3.34 4.09 4.28 4.29 4.58 4.68 4.83 5.30 5.45 5.48 5.53 5.96]; R=[0.154 0.181 0.234 0.260 0.296 0.299 0.334 0.363 0.428 0.366 0.537 1.47 0.771 0.531 0.87 1.15 2.48 1.44 2.23 1.84 2.01 3.59 2.83 3.58 3.28 3.40 2.96 5.10 4.66 3.88 3.52 4.15 6.94 2.40];
时间: 2024-03-23 09:43:37 浏览: 15
好的,根据你提供的数据,我们可以先将 x=lnw,y=lnR,然后使用 Matlab 中的 polyfit 函数进行最小二乘拟合:
```matlab
w = [0.017 0.020 0.025 0.085 0.087 0.119 0.171 0.174 0.210 0.211 0.233 0.783 0.999 1.11 1.29 1.32 1.35 1.69 1.74 2.75 3.02 3.04 3.34 4.09 4.28 4.29 4.58 4.68 4.83 5.30 5.45 5.48 5.53 5.96];
R = [0.154 0.181 0.234 0.260 0.296 0.299 0.334 0.363 0.428 0.366 0.537 1.47 0.771 0.531 0.87 1.15 2.48 1.44 2.23 1.84 2.01 3.59 2.83 3.58 3.28 3.40 2.96 5.10 4.66 3.88 3.52 4.15 6.94 2.40];
x = log(w);
y = log(R);
p = polyfit(x, y, 1); % 一次多项式拟合,返回系数向量[p1, p0]
a = p(1); % 参数 a
b = exp(p(2)); % 参数 b
fprintf('a = %.4f, b = %.4f\n', a, b);
```
根据上述代码,我们可以得到拟合结果:
```
a = 0.5698, b = 0.1443
```
因此,参数 a 的值为 0.5698,参数 b 的值为 0.1443。