matlab怎么求拟合95%概论的变量范围
在MATLAB中，可以使用`polyfit`函数进行多项式拟合，并使用`polyval`函数计算拟合曲线的预测值。为了求得拟合曲线的95%概论的变量范围，可以使用下列步骤：
1. 首先，使用`polyfit`函数拟合数据，得到拟合多项式的系数。例如，假设有一组数据`x`和`y`，并且想要进行一次多项式拟合，可以使用以下代码：
```matlab
p = polyfit(x, y, 1); % 单次多项式拟合
```
这将返回一次多项式的系数，存储在向量`p`中。
2. 接下来，使用`polyval`函数利用拟合系数计算拟合曲线的预测值。例如，假设希望计算在`x`范围内的拟合曲线的预测值，可以使用以下代码：
```matlab
y_pred = polyval(p, x);
```
这将返回与`x`相对应的预测值，存储在向量`y_pred`中。
3. 然后，使用`confint`函数计算拟合系数的置信区间。例如，假设希望计算拟合系数的95%置信区间，可以使用以下代码：
```matlab
ci = confint(p, x, 'alpha', 0.05);
```
在上述代码中，`x`表示用于拟合的数据，`alpha`表示所需置信水平。
4. 最后，使用拟合系数的置信区间和`polyval`函数计算在给定概率下的拟合曲线的变量范围。例如，假设希望计算95%概论的变量范围，可以使用以下代码：
```matlab
y_low = polyval(ci(1,:), x);
matlab拟合数据y_high = polyval(ci(2,:), x);
```
这将返回在95%概论下的拟合曲线的变量范围，存储在`y_low`和`y_high`向量中。
综上，以上步骤可以用于求解拟合曲线的95%概论的变量范围。根据具体情况，可能需要调整上述代码以适应数据的拟合和计算需求。

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