matlab数值拟合r2_robustfit等在matlab的应用（Matlab插值与拟合实例讲解）（转载整理）...

好的，我了解了你的问题。关于 Matlab 数值拟合和 R2_robustfit 的应用，我可以给你一些基本的讲解和实例。

在 Matlab 中，数值拟合可以通过使用 curve fitting 工具箱来实现。该工具箱提供了许多不同的拟合函数，包括线性、多项式、指数、对数、三角函数等。在使用该工具箱进行数值拟合时，需要选择合适的拟合函数，并根据数据的特点确定拟合的参数。

R2_robustfit 是一种基于鲁棒性的线性回归方法，可以用于处理带有异常值或离群点的数据。在 Matlab 中，可以使用 robustfit 函数来进行 R2_robustfit 拟合。

下面是一个示例，演示如何在 Matlab 中进行数据拟合和 R2_robustfit 分析：

% 生成随机数据
x = 0:0.1:10;
y = 2*sin(x) + randn(size(x));

% 基于多项式进行拟合
p = polyfit(x,y,4);
yfit = polyval(p,x);

% 计算 R2_robustfit
stats = robustfit(x,y);
R2 = stats(1);

% 绘制拟合结果和数据
plot(x,y,'o');
hold on;
plot(x,yfit,'-');
legend('数据','拟合曲线');
title(['R2 = ',num2str(R2)]);

在上面的示例中，首先生成了一些随机数据，然后使用 polyfit 函数基于多项式进行拟合。接着，使用 robustfit 函数进行 R2_robustfit 分析，并计算 R2 值。最后，绘制拟合结果和数据，并在标题中显示 R2 值。

希望这个示例对你有所帮助！