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文档简介

1、首先说一下匿名函数：在创建匿名函数时，记录了关于函数的信息,当使用句柄调用该函数的时候，不再进行搜索，而是立即执行该函数，极大提高了效率。所以首选匿名函数。具体拟合时可以使用的方法如下：曲线拟合工具箱提供了很多拟合函数，使用简单非线性拟合函数2最小二乘法在曲线拟合中比较普遍。拟合的模型主要有直线型多项式型分数函数型指数函数型对数线性型高斯函数型一般对于问题，通常利用反斜杠运算“”、或优化工具箱提供的极小化函数求解。在中，曲线拟合工具箱也提供了曲线拟合的图形界面操作。在命令提示符后键入：，即可根据数据，选择适当的拟合模型。“”命令假设要拟合的多项式是：首先建立设计矩阵：执行：中包含了三个参数：这

2、种方法对于系数是线性的模型也适应假设要拟合：3假多重回归（乘积回归设要拟合：设计矩阵为，其中和是预测变量，是响应变量。设计矩阵为注意大小相等！函数函数不需要输入设计矩阵，在参数估计中，会根据输入的数据生成设计矩阵。假设要拟合的多项式是：然后可以使用在处预测：函数可以给出置信区间。中包含了标准差按照拟合模型在处预测在每个处的为：指数模型也适应假设要拟合：函数是优化工具箱的极小化函数。问题的基本思想就是残差的平方和一种范数，由此，产生了许多应用最小，因此可以利用函数进行曲线拟合。假设要拟合：y=a+b*exp(x)+c*exp(x.?2)首先建立函数，可以通过文件或函数句柄建立：注意向量化%可以根

3、据需要选择是否优化参数初值矩阵可以输出拟合残差多项式型的一个例子900-年2的0总0人0口情况的曲线拟合提供了可视化的曲线拟合!太大，以的幕作为基函数会导致设计矩阵尺度太差，列变量几乎线性相依。变换为上回归线：多项式拟合预测年份预测=拟合的残差自动添加不同颜色残差图拟合误差估计一阶拟合二阶拟合三阶拟合四阶拟合原始数据和拟合数据预测值预测残差图非线性的应用例子多元情况要拟合%注：只是作为应用，模型不一定正确！失败的模型自定义函数自定义函数的途径：文件函数在线函数匿名函数文件函数范例%这里可以写函数的使用说明，前面以%开头在工作区中，将显示此处的说明非必须的第一行告诉这是一个函数，是输入，是输出，是函数名。以文件定义的函数必须保存为函数名的形式，上例中，函数应保存为d要使用函数，该函数必须在的搜索路径中。调用方式：在命令符后输入在线函数等函数需要通常作为参数传递给另外一个函数。比如以函数作为参数。在线函数从字符串表达式创建函数，例如创建了函数。要计算，在工作区输入即可。计算在时的值创建了二元函数）工作区输入计算+等同于匿名函数匿名函数使用函数句柄来表示匿名函数，定义形式为函数句柄=变（量名）函数表达式例如：定义了函数匿名函数可以调用计算在处的值。函数，也可以使用工作区中存在的变量，例如计）算时%引用了变量仍然引用的是匿名函数也可以由的内置函数或文件函数创建，例如查

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