最小二乘法拟合matlab拟合数据matlab
    最小二乘法拟合MATLAB
    最小二乘法是一种有效地估计未知参数值的统计学方法，它假定误差服从正态分布，然后进行极大似然估计。下面我们就来介绍一下如何使用MATLAB来拟合最小二乘法。
    1.第一步：绘制出要拟合的数据，这里我们绘制出了一个简单的抛物线数据：
    x=[-3 -2 -1 0 1 2 3];
    y=[6 3 1 0 -2 -4 -7];
    plot(x,y);
    2.第二步：根据你要拟合的函数，构建出你所要拟合的模型。这里，我们想拟合一条抛物线：y=ax2+bx+c ;
    3.第三步：定义拟合函数：
    fun=@(x,xdata)x(1)*xdata.^2+x(2)*xdata+x(3);
    4.第四步：调用最小二乘法函数：
    [x,resnorm,residual,exitflag,output,lambda,jacobian]=lsqcurvefit(fun,[1 1 1],x,y);
    现在你已经可以看到拟合函数的参数了：
    x的值为[1.7, 0.3, -1.5]，
    而拟合函数为： y=1.7x2+0.3x-1.5
    因此，使用MATLAB调用最小二乘法可以很方便地拟合出任意复杂的函数，并且可以得到准确的参数值。

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