matlab多元线性拟合

nlinfit是Matlab中用于非线性拟合的函数。它可以根据给定的模型和数据，寻找最优的参数估计值，使得模型与数据之间的误差最小化。nlinfit函数可以处理多种不同的模型类型，包括指数、幂函数、对数函数等等。在使用nlinfit函数时，需要提供模型函数、初始参数值和数据。函数会返回最优的参数估计值和拟合的误差信息。

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matlab多元线性拟合函数

Matlab中的多元线性拟合函数是regress()。它可以用于拟合一个或多个自变量与一个因变量之间的线性关系。函数的参数如下：[B,BINT,R,RINT,STATS] = regress(Y,X)。其中，Y是因变量，X是自变量的矩阵，B是回归系数（可以理解为斜率），BINT是回归系数的95%置信区间，R是残差，RINT是残差的置信区间，STATS包括了判定系数R^2、统计量观测值F、检验的p值和误差方差的估计等统计量。你可以使用这个函数来进行多元线性拟合分析。

matlab多元非线性拟合

在Matlab中，可以使用“curve fitting app”来进行多元非线性拟合。具体步骤如下：

1. 打开Matlab并进入curve fitting app。

2. 导入数据，选择“File->Import Data”并选择数据文件。

3. 选择要拟合的函数，从“Equation”下拉菜单中选择一个函数。

4. 在“Parameters”窗口中设置初值，选择拟合变量和常量。

5. 点击“Fit”按钮进行拟合。

6. 拟合完成后，可以查看拟合结果，包括参数值、拟合曲线和拟合误差。

7. 可以将拟合结果导出为MATLAB脚本或函数文件，以便在其他程序中使用。

需要注意的是，在进行多元非线性拟合时，要选择合适的函数类型和初值，以获得更准确的拟合结果。