matlab拟合函数？
题主给出中国人口预测问题（二），可以使用英国经济学家马尔萨斯提出的Malthus模型来拟合与预测。其步骤：
***步，自定义Malthus模型函数（指数函数），如
func=@(k,t)N0*exp(D*(t-t0))
这里,N0=60.2;t0=1954;
第二步，利用1954-2005年的数据，分别使用lsqcurvefit函数，求出系数D。即
[D,resnorm,residual,exitflag]=lsqcurvefit(func,a0,t,N);
第三步，计算拟合值，即
x1=func(D,t);
第四步，计算相关系数R^2,即
R2=R2_fun(x,x1);
第五步，预测2010年和2030年的人口数，即
xhat=func(D,2010);
disp(['预测2010年人口数为',num2str(xhat),'千万'])
xhat=func(D,2030);
disp(['预测2030年人口数为',num2str(xhat),'千万'])
第六步，使用plot函数绘制，中国人口数的统计数据与预测模型曲线对比图,即
plot(t,x,'*-',t,x1,'+-')
第七步，标注图例，即
legend('统计数据','Malthus模型')
第八步，编写标题，即
title='中国人口数的统计数据与Malthus模型曲线对比';
第九步，标注坐标轴名称，即
xlabel('年份');ylabel('人口（千万）');
最后，编写程序，并运行可以得到如下结果。
其他问题与上述过程类似。
如何用拟合函数检验数值
拟合函数是用于曲线拟合的函数。如果您知道y和x有关，但不知道是什么关系，只能通过实验得到一组数据，如x=x1时y=y1，x=x2时y=y2，...这里(x1,y1)、(x2,y2)、...都是实验结果，您就可以在直角坐标系中画出各点，描点可得两者的关系曲线。根据曲线的形状您可以选择一个函数，如果类似于直线那就简单了，如果是弯曲的可以选择y是x的多项式函数，如y=a*x*x*x+b*x*x+c*x+d等等，也可以是其他形式的函数类型，然后利用最小二乘法或其他拟合方法求出系数a,b,c,d等，即可得到y和x的关系，这个过程就是曲线拟合，这个函数就是拟合函数。由于实验有误差，选择的函数也不一定就很合适，拟合出来的函数一般难以准确通过各点，但可以离各点尽量近，从而近似地表示y和x的关系。
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MATLAB如何选择合适的拟合函数？
1、首先启动matlab，选择编辑器，再新建一个命令文件。
2、然后在编辑器窗口中输入图示的代码。
3、然后我们点击界面上方菜单栏里的保存图标进行保存。
4、需要注意的是，保存文件的位置要与当前搜索路径的位置保持一致。这可以通过右键编辑窗口的文件，在弹出的下拉框中选择。
5、最后再命令行窗口处输入dxsnh，并敲入键盘上的enter建。可以看出阶数越高，曲线与拟合点拟合得越好。
扩展资料：
函数中所使用的算法都是科研和工程计算中的最新研究成果，而且经过了各种优化和容错处理。在通常情况下，可以用它来代替底层编程语言，如C和C++ 。在计算要求相同的情况下，使用MATLAB的编程工作量会大大减少。
MATLAB的这些函数集包括从最简单最基本的函数到诸如矩阵，特征向量、快速傅立叶变换的复杂函数。
函数所能解决的问题其大致包括矩阵运算和线性方程组的求解、微分方程及偏微分方程的组的求解、符号运算、傅立叶变换和数据的统计分析、工程中的优化问题、稀疏矩阵运算、复数的各种运算、三角函数和其他初等数学运算、多维数组操作以及建模动态仿真等。
stata如何拟合函数
1. ***种，多项式展开，在自变量x1,x2等的基础上构建新的自变量组合，比如x1的平方，x2的平方，x1*x2等选项；
2. 第二种，局部加权线性回归
局部加权线性回归，英文为local wighted linear regression, 简称为LWLR。从名字可以看出，该方法有两个关键点，局部和加权
局部表示拟合的时候不是使用所有的点来进行拟合，而是只使用部分样本点；加权，是实现局部的方式，在每个样本之前乘以一个系数，该系数为非负数，也就是权重值，权重值的大小与样本间的距离成正比，在其他参数相同的情况下，距离越远的样本，其权重值越小，当权重值为0时，该样本就不会纳入回归模型中，此时就实现了局部的含义
在该方法中，首先需要计算样本的权重，通常使用如下公式来计算权重
该函数称之为高斯核函数，注意这里的竖线是向量表示法，表示范数，即两个向量的欧式距离。在该核函数中，包含了一个超参数k, 称为波长参数，这个参数的取值范围为0-1，是需要我们自己调整和设定的。依次遍历每一个样本，计算其他样本相对该样本的权重
计算完权重之后，还是采用了最小二乘法的思维，最小化误差平方和来求解线性方程，损失函数如下
和普通最小二乘法相比，就是多了样本的权重矩阵。对于该损失函数，其回归系数的解的值为
局部加权回归，属于一种非参数的学习方法，非参数的意思就是说回归方程的参数不是固定的。普通的最小二乘法求解出的回归方程，参数是固定的，就是ax + b这样的格式，a和b的值是不变的，对于数据点，只需要带入这个方程，就可以求解出预测值。对于非参数而言，其参数不固定，对于新的数据点而言，一定要再次重新训练模型，才可以求解出结果。
关于拟合函数和拟合函数英文的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。