MATLAB数据拟合实战：大学生学习必备

"这个资源包含三个数据拟合的经典示例，适用于本科大学生学习。示例通过MATLAB软件进行操作，涉及指数增长模型、自定义函数拟合以及历史人口数据的预测模型。" 在数据分析和建模领域，数据拟合是一种常用的技术，用于找到一个数学模型来最佳地描述给定的数据集。这个资源提供了三个针对大学生的数据拟合实例，旨在帮助他们理解和应用这一技术。 **例1** 展示了如何使用MATLAB的`cftool`进行指数拟合。在这个例子中，目标是预测当x等于2012时的y值。数据点为x=[1982, 1992, 2002]，对应的y=[103.5, 34.5, 23.3]。使用`cftool`选择指数模型（Exponential），得到的拟合函数为f(x)=1.453e+082*exp(-0.09312*x)。拟合的质量可以通过各种统计指标评估，如均方误差（SSE: 90.2）、决定系数（R-square: 0.9761）和均方根误差（RMSE: 9.497）。根据拟合结果，可以计算出当x=2012时，y的预测值为6.2225。 **例2** 涉及自定义函数拟合。这里有两组数据，第一组x=[2001, 2002, 2003, 2004, 2005]对应y=[354.7, 318.0, 280.7, 246.6, 229.0]，第二组x=[1997, 1998, ..., 2005]对应y=[104.9, 260.6, ..., 1364.3]。首先定义了一个名为`syp78hswj`的函数，然后使用`lsqcurvefit`来最小化残差并找到最佳参数。拟合后的函数同样给出了预测值，并计算了残差平方和（WC）来评估拟合质量。 **例3** 是基于《数学模型》书中的人口预报问题。这里的数据是从1790年到1900年的美国人口数据。通过编程处理这些数据，可以构建一个预测模型来估计未来的人口趋势。 这三例数据拟合范例涵盖了基础的指数模型、自定义函数拟合以及实际问题的应用，对于学习数据拟合和MATLAB编程的大学生来说是非常有价值的实践案例。通过这些实例，学生能够学习如何选择合适的模型，如何编写和调用函数，以及如何评估模型的性能，从而提高他们在数据分析领域的技能。