matlab最小二乘法估计 多元最小二乘法matlab实例

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用最小二乘法进行AR(n)模型的参数估计,其实很简单,关键是要把序列写成矩阵形式:Y=XΦ+a可直接算出系数Φ的最小二乘估计=inv((X'*X))*(X'Y)

这个就可以当做表达式来作用; 还有个配套的函数是 t=polyval(a,t),可以输出刚才拟合的函数,在t处得值,当然,t可以是个数,也可以是个向量!

列出X、Y的值,看看到底符合什么模型.

用polyfit来进行最小二乘法的拟合.

p=polyfit(x,y,1) %调用拟合函数 x1=0:0.1:1.2; %设置采样区间,采样点 y1=polyval(p,x1); %计算多项式在x1处的值 plot(x,y,'*r',x1,y.

假设已知 x(i),y(i)为1*n的数组 此时M(i)为n*n的数组 首先最小二乘法的方法是 求使观测值减去来拟合后的值的平方和源最小 这里只有K这一百个参数 直接求一次对K的倒数等于0 就出来了K值 平方和可以写成 (M(i)-m(i))^2=(M(i)-K*x*x*y)对i 求和 上式对K求导 -2(M(i)-K*x*x*y)对i求和=0 这是个一元一次方程 可以直接求解 这里边可以继续化简 把系数合到一起 下边写一下程序度 x(i) y(i) M(i)你自己输入 a=0; b=0; for i=1:n for j=1:n a= (x(i)^2)*y(j).

%离散试验数据点的多项式曲线拟合 function A=multifit(X,Y,m) %A--输出的拟合多项式的系数 N=length(X); M=length(Y); if(N ~= M) disp('数据点坐标不匹配!'); return; end c(1:(2*m+1))=0; b(1:(m+1))=0; for j=1:(2*m+1) %求出c和b for k=1:N c(j)=c(j)+X(k)^(j-1); if(j<(m+2))<br> b(j)=b(j)+Y(k)*X(k)^(j-1); end end end C(1,:)=c(1:(m+1)); for s=2:(m+1) C(s,:)=c(s:(m+s)); end A=b'\\C; %直接求解法求出拟合系数 %离散试验数据点的线性最小二乘拟合 function [a,b.

用polyfit函数,(用来多项式拟合的,是用最小二乘法) 举个例子 x=[90 91 92 93 94 95 96]; z=[70 122 144 152 174 196 202]; a=polyfit(x,z,1) 结果: a = 1.0e+03 * 0.0205 -1.7551 1表示1次多项式(一次时就是直线,适用于你的情况) a是多项式的系数向量,是从高次项往低次项排的, 如果想运用结果,比如想知道当x=97时z等于多少 那么有两种方法, 直接用系数 >> a(1)*97+a(2) ans = 233.4286 或者用polyval函数 >> polyval(a,97) ans = 233.4286

用matlab计算最小二乘法实验报告,大致可以按下列步骤进行 1、【实验目的】 了解了什么,学习了什么 2、【实验内容】计算数据和要求 3、【实验准备】最小二乘法的知识内容及MATLAB最小二乘法的的命令内容 4、【实验方法与步骤】 5、【结果分析与讨论】 由于不知道具体的问题,较详细的内容也无法来描述.

第一个k=1 p1 = 1.0e+004 * 0.0001 -0.0080 0.3008 -3.7262 第二个貌似这样行吗?不懂.

这篇文章到这里就已经结束了，希望对咱们有所帮助。