便于使用的小二乘法曲线拟合Matlab程序-小二乘法曲线拟合代码包RAR版

简介：
本资源提供一个简洁实用的MATLAB工具包，用于实现各种类型的数据曲线拟合。通过最小二乘法原理优化多项式及其他函数模型以适应给定数据集，助力用户便捷高效地完成数据分析与预测任务。 最小二乘法曲线拟合的Matlab程序非常方便用户使用,直接按提示操作即可；这里我演示一个例子：请以向量的形式输入x,y。例如： x=[1,2,3,4] y=[3,4,5,6] 通过下面的交互式图形，你可以事先估计一下你要拟合的多项式的阶数，方便后面的计算。 使用polytool()函数，在打开的界面中于[Degree]框输入你想要设定的多项式次数。例如： 右击左下角的[Export]输出当前设置。 接下来进行实际数据拟合时，若在交互界面上选择了一个过高的阶次（如m = 4），可能会收到警告信息提示该多项式不唯一，因为所选阶数大于现有的数据点数量。 程序将计算并显示多项式的系数。例如： a = [0.02, -0.2, 0.7, 0, 2.5] 同时输出拟合结果的统计信息包括剩余平方和、标准误差以及相关指数等。 最后，用户可以输入特定的数据点以获取对应的函数值预测。 例如：输入插值点 x0 = 3，则程序会返回该点处y的估计值 y0 = 5.00。