曲线拟合方法

最小二乘法拟合曲线

曲线函数求出来之后就只可带横坐标算纵坐标了对应描点连线就可以了，编辑框 把编辑框的句柄传入onpaint中就可以绘图了。help polyfit。POLYFIT Fit polynomial to data。POLYFIT(X,Y,N) finds the coefficients of a polynomial P(X) of。degree N that fits the data, P(X(I))~=Y(I), in a least-squares sense。The structure S contains the Cholesky factor of the Vandermonde。matrix (R), the degrees of freedom (df)，and the norm of the。residuals (normr) as fields。工程设计所得到的数据往往是一张关于离散数据点的表 ，没有解析式来描述 x-y关系。根据所给定的这些离散数据点绘制的曲线，称为不规则曲线，通常用曲线拟合的方法解决这类问题。所谓曲线拟合方法是由给定的离散数据点，建立数据关系(数学模型)，求出一系列微小的直线段把这些插值点连接成曲线，只要插值点的间隔选择得当，就可以形成一条光滑的曲线。

最小二乘法拟合直线公式

A=y - -b*x -最小二乘法可以帮助我们在进行线性拟合时，如何选择“最好”的直线。要注意的是，利用实验数据进行拟合时，所用数据的多少直接影响拟合的结果，从理论上说，数据越多，效果越好，即所估计的直线方程越能更好地反映变量之间的关系。一般地，我们可以先作出样本点的散点图，确认线性相关性，然后再根据回归直线系数的计算公式进行计算。刻画样本点 与直线y=a+bx之间的“距离”——思考：①这个“距离”与点到直线的距离有什么关系？很显然，这个式值越小，则样本点与直线间的距离越小。②为什么不直接利用点到直线的距离来刻画样本点与直线之间的距离关系？