最小二乘法求y=ax b的系数

Rj-Rf=b(Rm-Rf).b即贝塔.Rj,Rm可用大智慧等股票软件查.Rj=（Pj-Pj-1）/Pj-1*100%其中,Rj为股票投资的总收益率,Pj为月末股票收盘价格,Pj-1为股票月初开盘价格

例如：x=[42816184669683868610101241066511941]y=[33.444542.084947.255251.058355.639258.384761.886664.372

在传感器挂钩下挂一个小托盘,然后调零（目前一般使用硅扩散电阻非平衡电桥和数字电压表组成传感器,灵敏度较高,故调零好后数字可能有跳动,需反复调整）.依次往托盘内放入500mg\1000mg\1500mg

a/b=4/3axb=4两式相乘得a/bxaxb=4/3x4a²=16/3两式相除得axb÷(a/b)=4÷(4/3)b²=3于是(a+b)x(a+b)=a²+b

x=[0.3050.4240.570.6390.8511.017];y=[1.772.603.434.275.105.93];f_x=polyfit(x,y,1),f=polyval(f_x,x);p

MATLAB的除法,可以解这个矛盾方程比如你把方程左边写成A*x=b的形式.然后x=A\b就可以得到结果.比方说：%一行是一个方程A=[1,2;3,4];b=[5;8];x=A\b上面这个方程是两个未

使用matlab中的函数polyfit()计算N阶拟合,n为题目中的n,是一个具体数字程序如下：x=[x1,x2,x3,.,xn];y=[y1,y2,y3,...,yn];p=polyfit(x,y,

原式=-3*2+2+1=-6+3=-3

如果u,v,是未知,那么根本就用不了最小二乘法,如果u,v,是已知的话可以用,r1-r9数据经过矩阵变换后可以直接用线性回归就参数再问：感谢你的回答，是我弄错了，u,v已知，不过这两个方程式二元三次的

程序：clear;clc;t=[1925313844];y=[1932.34973.897.8];y=y';t=t';st_=[0.50.5];%%%%起始点ft_=fittype('c*t^m',.

没使用过fittype和fit函数.不过要拟合y=ct^m的话可以使用多项式拟合：两边取对数得：logy=mlogt+logc,变成线性拟合（即一阶多项式拟合）,代码如下：t = 

1.使用非线性最小二乘拟合函数lsqcurvefit拟合t=[12345678];y=[4.006.408.008.809.229.509.709.68];fun=@(b,x)x./(b(1)*x+b

用手机的话我可以告诉你一个计算回归方程的计算器,我经常用特别好用,名字叫超级计算器,apk的

最小二乘法是一种数学方法,用于曲线拟合.二乘,就是平方,是早年翻译的沿用.当在实验中获得自变量与因变量的一系列对应数据,(x1,y1),(x2,y2),(x3,y3),...(xn,yn)时,要找出一

这牵涉连加符号,诶被西落,在此用∑表示.最小二乘法利用在减少误差上,所以必定有多组数据关于X.Y的.设为N组.所以∑(Y)=b∑(X)+N*a∑(X*Y)=b∑(X*X)+a∑(X)∑为连加,就是把后

最小二乘法的证明不要去掌握吧.记得公式就行了.系数的求法式子中分母就是把分子的y都换成相应的x.

总之代入公式就好...终于能答了..

2*{（-3）*4}=2*((-3)×4/(-3)+4)=2*(-12)=2×（-12）/【2+(-12)】=-24/-10=2.4

这个用手求太累了一般最小二乘法用手算只能算直线的我是用计算器求得可以用Excel,输入两组数据后全选,插入-图表-xy散点图然后右键一个数据点,选择添加趋势线,这些趋势线都是用最小二乘法拟合的然后选择

再问：对不对?再答：哈哈，没错的。