用matlab求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];平方误差

可以使用 MATLAB 的 polyfit 函数进行对数最小二乘拟合，代码如下：

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);   % 用一次多项式进行拟合

a = p(1);
b = exp(p(2));

% 计算平方误差
yfit = a*x + p(2);
e = y - yfit;
sse = sum(e.^2);

其中，`p = polyfit(x, y, 1)` 表示用一次多项式进行拟合，`p(1)` 表示拟合得到的斜率，`p(2)` 表示拟合得到的截距，`a` 和 `b` 分别表示对数最小二乘方程中的参数，`e` 表示残差，`sse` 表示平方误差。