学习笔记

对数据进行函数拟合有四种方式具体见连接

方法一：多项式拟合polyfit

方法二：工具箱拟合cftool

方法三：指定函数拟合

连接：matlab拟合函数的三种方法_Bily_on的博客-CSDN博客_matlab数据拟合

方法四是而利用regress函数也可以对数据进行拟合，以下是该函数的内容：

多元线性回归 - MATLAB regress - MathWorks 中国

 ##但是对于输入的数据有限制，对于y，x都要求必须是列向量，如果不是请转成列向量

X矩阵中的，ones（size(x1)）表示的是常数项

x1,x2是应变量（当然也可以加上x1*x2）

y=[1 5 4 6 3]';
x1=[1 2 3 4 5]';
x2=[2 6 4 8 5]';
X=[ones(size(x1)),x1,x2];
[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,X)
b
bint
r
stats

得出：

 则函数式为：y=0.0059-0.205*x1+0.882*x3;

然后看stats

 表示值分别是方差的平方，F值,P值（显著性），以及误差方差的估计值

拓展：这个可以尝试尝试