Matlab最小平方法

在MATLAB中，最小二乘法是一種常用的方法來擬合數據。最小二乘法的目標是找到一個函式模型，使得該模型與給定的數據點之間的誤差平方和最小。MATLAB提供了多種工具和方法來實現最小二乘法擬合。

1. polyfit函式：用於擬合一個多項式函式到數據。

   yfit = polyfit(x, y, deg)

   其中，x和y是數據點，deg是多項式的階數。yfit是擬合的多項式值。

2. lsqcurvefit函式：用於擬合一個非線性模型到數據。

   [p, S] = lsqcurvefit(fun, p0, X, Y)

   其中，fun是模型函式，p0是初始參數估計值，X和Y是數據點。p是擬合參數，S是擬合優度。

3. fit函式：用於擬合各種類型的模型，如指數函式、對數函式、冪函式等。

   fit_model = fit(x, y, model)

   其中，x和y是數據點，model是模型類型。fit_model是擬合後的模型。

4. regress函式：用於線性回歸分析。

   [b, bint, r, rint] = regress(y, X)

   其中，y是回響變數，X是預測變數。b是回歸係數，bint是置信區間，r是相關係數，rint是相關係數的置信區間。

5. nlinfit函式：用於擬合一個非線性模型到數據。

   fit_model = nlinfit(X, Y, model, p0)

   其中，X和Y是數據點，model是模型函式，p0是初始參數估計值。fit_model是擬合後的模型。

以上是一些常用的最小二乘法擬合函式，具體使用方法可以參考MATLAB的官方文檔。