matlab一元线性拟合

一元线性拟合是指通过一组数据点，拟合出一条直线来描述数据的趋势。在MATLAB中，可以使用`polyfit`函数进行一元线性拟合。

`polyfit`函数的语法如下：

p = polyfit(x,y,n)

其中，`x`和`y`是数据点的横纵坐标，`n`是拟合的多项式次数，对于一元线性拟合，`n`应该为1。函数的返回值`p`是一个包含两个元素的向量，分别表示拟合直线的斜率和截距。

下面是一个例子，假设有如下一组数据点：

x = [1,2,3,4,5];
y = [1.2, 3.5, 4.2, 5.0, 7.2];

我们可以使用`polyfit`函数进行一元线性拟合：

p = polyfit(x,y,1);

得到的结果是：

p =

    1.1800    0.7000

其中，`p(1)`表示拟合直线的斜率，`p(2)`表示拟合直线的截距。因此，拟合直线的方程为：

y = 1.18x + 0.7

我们可以使用`plot`函数将数据点和拟合直线绘制出来：

plot(x,y,'o');
hold on;
plot(x,polyval(p,x),'-');

其中，`polyval`函数可以根据拟合结果和横坐标计算出纵坐标的值。运行上述代码，可以得到如下的图像：


相关问题

一元线性拟合matlab

一元线性拟合是指使用一条直线来拟合数据的方法。在MATLAB中，可以使用regress函数进行一元线性拟合。根据输入参数y和X，该函数使用最小二乘法计算线性回归系数b，从而得到拟合方程。如果X只有一列，那么得到的b就是两个元素，拟合方程即为一元线性方程。这种方法在MATLAB中使用方便且具有较高的准确性。

matlab一元非线性拟合

在MATLAB中进行一元非线性拟合的方法是使用polyfit函数。该函数基于最小二乘法，可以通过输入数据点的数组x和y，以及指定的拟合阶数来进行拟合。例如，对于二次拟合，可以使用以下代码进行拟合和绘图：

x = [0,10,50,100,150,200,250,300,350,400,450,500,550,600]';
y = [0,792.5,1976,3410,4794,6127,7411,8644,9827,10960,12040,13070,14060,14990]';
[p, S = polyfit(x, y, 2);
f = polyval(p, x);
plot(x, y, x, f);
title('一元非线性回归');

其中，polyfit函数的第三个参数2表示进行二次拟合。拟合后得到的多项式系数存储在向量p中，可以使用polyval函数计算在给定数据点x处的多项式值。通过调用corrcoef函数可以计算相关系数r。 [2<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [简单使用matlab做回归分析、拟合分析](https://blog.csdn.net/baidu_38131614/article/details/110171552)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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