matlab拟合曲线求参数？

一、matlab拟合曲线求参数？

代码示例：

令x＝(cos(k)./sin(k))./c，这个就是xdata向量

y=252/(2.016129032*10^bai9)*a*x^b

取log得到

log(y)=b*log(x)+log(252/(2.016129032*10^9)*a)

所以log(y)与log(x)是线性关系，用p=polyfit(log(xdata),log(y),1)求出

b=p(1);

a=exp(p(2))/252*(2.016129032*10^9);

%

因为log(252/(2.016129032*10^9)*a)=p(2)

所以最终程序是如下：

clear

all

c=[2.7,2.8,2.9,3,3.1,3.2,3.45,3.7,3.95,4.2,4.45,4.7,4.95,5.2];

k=[0,47,93,140,186,279,372,465,558,651];

y=[18.98,27.35,34.86,38.52,38.44,37.73,38.43,43.87,42.77,46.22];

xdata=(cos(k)./sin(k))./c;

p=polyfit(log(xdata),log(y),1);

b=p(1);

a=exp(p(2))/252*(2.016129032*10^9);

二、什么拟合模型？

    拟合模型指的是评估模型估计的方差或协方差矩阵与观察样本方差或协方差矩阵之间的差异度，通俗来说就是假设的理论模型与实际数据的一致性程度，模型拟合度越高，代表理论模型与实际数据的吻合度越高。

   拟合模型不达标的情况比较常见，常见的原因有：

⑴样本量不够

⑵收集的数据质量差，比如信效度不达标，不符合正态分布

⑶模型设定错误，如关系错误，路径不合理

⑷问卷设计不适合做结构方程模型

⑸发放回收的过程不科学，没有严格监控应答过程

三、r语言arima模型怎么求拟合值？

用forecast包中的auto.arima自动拟合Arima模型会显示一串结果，最后一个结果就是 Best model: ARIMA(0,0,0)(0,1,0)[12] with drift，说明该结果是最好的拟合结果。结果说明一个AR(0),MA(0)和季节差分一次的Arima模型。

四、拟合模型的概念？

拟合模型是指选择适当的曲线类型来拟合观测数据，并用拟合的曲线方程分析两种变量间的关系。

拟合模型是用连续曲线近似地刻画或比拟平面上离散点组所表示的坐标之间的函数关系的一种数据处理方法。

用解析表达式逼近离散数据的一种方法。

五、多元拟合模型包括？

指数函数模型，幂函数，正态分布函数，朗格谬等等

六、python怎么代入数据求回归模型？

基本形式 线性模型(linear model)就是试图通过属性的线性组合来进行预测的函数，基本形式如下： f(x)=wTx+b 许多非线性模型可在线性模型的基础上通过引入层结构或者高维映射（比如核方法）来解决。线性模型有很好的解释性。 线性回归 线性回归要求均方误差最小: (w∗,b∗)=argmin∑i=1m(f(xi)−yi)2 均方误差有很好的几何意义，它对应了常用的欧式距离(Euclidean distance)。

基于均方误差最小化来进行模型求解称为最小二乘法(least square method)，线性回归中，最小二乘发就是试图找到一条直线，使得所有样本到直线的欧式距离之和最小。

我们把上式写成矩阵的形式： w∗=argmin(y−Xw)T(y−Xw) 这里我们把b融合到w中，X中最后再加一列1。为了求最小值，我们对w求导并令其为0： 2XT(Xw−y)=0 当XTX为满秩矩阵(full-rank matrix)时是可逆的。

此时： w=(XTX)−1XTy 令xi=(xi,1)，可以得到线性回归模型： f(xi)=xTi(XTX)−1XTy

七、stirpat模型参数如何求？

通过对人口、财产、技术三个自变量和因变量之间的关系进行评估。

将传统STIRPAT模型的驱动因素扩展为9个，并运用改进的模型对不同类型国家温室气体排放的驱动因素进行实证检验。

结果发现不同类型国家在城镇就业水平、实体经济的人口承载强度、技术水平、工业化水平等方面表现出明显差异,但不管是哪类国家,人口规模、财富水平、温室气体排放强度、能源强度都是影响各国温室气体排放的最主要因素。

公式： 其中,α为模型的系数,b、c、d为各自变量指数,e为误差。

指数的引入使得该模型可用于分析人文因素对环境的非比例影响。 对公式两边取自然对数,得到方程：lnI=lna+b(lnP)+c(lnA)+d(lnT)+lne 由弹性系数的概念可知,方程的回归系数反映的即是解释变量与被解释变量之间的弹性关系。

八、eviews拟合garch模型步骤？

打开电脑，打开Excel，创建新的数据电子表格。

2、将电子表格数据导入eviews，点击ok。

3、在系统弹出窗口中输入“cor coilfuture dow shindex nagas opec ueurope urmb”。

4、打开“菜单”-“graph”，在对话框中输入序列名称“coilfuture”，点击“OK”。

5、进入“test type”，点击“test”-“intercept”，设置参数。

6、点击ok即可。

ARCH模型（Autoregressive conditional heteroskedasticity model）全称“自回归条件异方差模型”，解决了传统的计量经济学对时间序列变量的第二个假设（方差恒定）所引起的问题。GARCH模型称为广义ARCH模型，是ARCH模型的拓展，由Bollerslev(1986)发展起来的。

九、什么是模型易拟合？

模型易拟合：收集已知的观测数据，通过近似准则进行模拟，更容易分析自变量与因变量的映射关系，并用于模型的修正完善、预测等。

通过收集数据点对，利用近似准则，对各数据点之间的关系进行分析，拟合。拟合过程中，注意原始数据变换。

模型拟合(model fit)指的是评估模型估计的方差或协方差矩阵与观察样本方差或协方差矩阵之间的差异度。

十、amos模型拟合的原理？

在模型运行完毕后，将软件中间区域的第四个白色方框下拉到底，将会显示模型对应最优迭代时的卡方（Chi-square）与自由度（df）。

卡方表示整体模型中的变量相关关系矩阵与实际情况中的相关关系矩阵的拟合度。其数值越大，代表模型与实际情况的差异越大；反之则代表差异越小，也就是差异越不显著；若卡方等于0，则说明模型与实际情况完全符合。