线性回归模型 常用的直线拟合方法有哪些?优缺点分别是什么？

常用的直线拟合方法有哪些?优缺点分别是什么？

曲线拟合的一般方法有：[1]用解析表达式逼近离散数据的方法][2]最小二乘法

最小二乘法（又称最小二乘法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差平方和来寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法，可以很容易地得到未知数据，并且得到的数据与实际数据之间的误差平方和可以最小化。最小二乘法也可用于曲线拟合。其他优化问题也可以用最小化能量或最大熵来表示。

直线拟合什么意思？

如果您有一些数据点，它们是离散的。如果你想找出这些点的规律，你可以在尽可能多的点之间画一条直线，以使这些数据和估计的点之间的差异最小化。你找到的线就是拟合线。它代表了数据之间的线性规律。当然，在很多情况下，我们不一定只拟合直线，还有各种曲线等等。

获得拟合直线的方法？

函数polyfit用于多项式曲线拟合

P=polyfit（x，y，m）

其中x和y是已知数据点的向量，分别表示横坐标和纵坐标，m是多项式的拟合度。结果返回m次拟合多项式的系数，由高次到低次存储在向量p中

使用Y0=polyval（p，x0），可以得到x0处多项式的值

源程序如下：

x=[1，2，3 4 5

]y=[3 6 8 11 15

]p=polyfit（x，y，1）

x0=1:7

绘图（x，y，“*”，x0，polyval（p，x0））

线性回归模型 excel如何拟合曲线方程 拟合线性回归方程

版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，本站不承担相关法律责任.如有侵权/违法内容,本站将立刻删除。