p = polyfit(x,y,2); yy = polyval(p,x); plot(x,y,'o'); hold on; plot(x,yy,'b','LineWidth',2)

你的代码使用了 polyfit 和 polyval 函数来进行二次多项式拟合和计算拟合曲线的值，并使用 plot 函数绘制了原始数据点和拟合曲线。

其中，polyfit 函数用于根据给定的数据点 x 和 y，拟合出一个二次多项式模型，并返回多项式的系数。这些系数存储在向量 p 中。

polyval 函数则根据给定的多项式系数 p 和数据点 x，计算出拟合曲线在每个数据点的值，并将结果存储在向量 yy 中。

接下来，使用 plot 函数分别绘制了原始数据点和拟合曲线。'o' 表示绘制原始数据点为圆形标记，'b' 表示拟合曲线为蓝色线条，'LineWidth' 参数用于设置线条的宽度。

这段代码的效果是绘制了原始数据点和二次多项式拟合曲线。

相关问题

在这段代码后面加上如何计算误差x=1:1:19; y=[0.898,2.38,3.07,1.84,2.02,1.94,2.22,2.77,4.02,4.76,5.46,6.53,10.9,16.5,22.5,35.7,50.6,61.6,81.8]; plot(x,y,'o'); hold on; z=log(y); p=polyfit(x,z,1); x1=0:0.01:19; z1=Polyval(p,x1); y1=exp(z1); plot(x1,y1,'r'); title('y=a*exp(b*x)'); legend('原始数据','拟合直线');

可以通过计算拟合曲线与原始数据之间的均方误差和最大误差来评估拟合的好坏。具体计算方法如下：

1. 计算拟合曲线与原始数据之间的均方误差（MSE）：

MSE = sum((y - y1).^2) / n

其中，y为原始数据，y1为拟合曲线计算得到的值，n为数据点个数。

2. 计算拟合曲线与原始数据之间的最大误差：

max_error = max(abs(y - y1))

其中，y为原始数据，y1为拟合曲线计算得到的值。

将以上代码与计算代码合并，得到完整代码如下：

x=1:1:19;
y=[0.898,2.38,3.07,1.84,2.02,1.94,2.22,2.77,4.02,4.76,5.46,6.53,10.9,16.5,22.5,35.7,50.6,61.6,81.8];
plot(x,y,'o');
hold on;
z=log(y);
p=polyfit(x,z,1);
x1=0:0.01:19;
z1=polyval(p,x1);
y1=exp(z1);
plot(x1,y1,'r');
title('y=a*exp(b*x)');
legend('原始数据','拟合直线');

% 计算均方误差
n = length(y);
MSE = sum((y - y1).^2) / n;
fprintf('均方误差MSE为: %.4f\n', MSE);

% 计算最大误差
max_error = max(abs(y - y1));
fprintf('最大误差为: %.4f\n', max_error);

x=2:1:11; y=[58,50,44,38,34,30,29,26,25,24]; plot(x,y,'m.','markersize',25); axis([0 11 20 60]); p1=polyfit(x,y,1); p2=polyfit(x,y,2); p3=polyfit(x,y,3); t=2:1:11; s1=polyval(p1,t); s2=polyval(p2,t); s3=polyval(p3,t); hold on plot(t,s1,'m-','linewidth',2) plot(t,s2,'m--','linewidth',2) plot(t,s3,'m-.','linewidth',2) grid legend('数据点','直线','抛物线','3次多项式') 如何求已拟合函数的残差平方和

可以使用以下代码求已拟合函数的残差平方和：

% 使用 polyval 函数求出拟合函数在数据点处的函数值
yfit1 = polyval(p1,x); % 一次多项式
yfit2 = polyval(p2,x); % 二次多项式
yfit3 = polyval(p3,x); % 三次多项式

% 计算残差
yresid1 = y - yfit1;
yresid2 = y - yfit2;
yresid3 = y - yfit3;

% 计算残差平方和
SSresid1 = sum(yresid1.^2);
SSresid2 = sum(yresid2.^2);
SSresid3 = sum(yresid3.^2);

其中，`SSresid1`、`SSresid2` 和 `SSresid3` 分别表示一次多项式、二次多项式和三次多项式的残差平方和。