如何使用 MATLAB 拟合函数
在 MATLAB 中，拟合函数是一个强大的工具，可用于将数据点拟合到数学模型中。此过程可用于各种应用，例如建模、预测和数据分析。
步骤：
1. 导入数据：
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使用 load 函数从文件或变量导入数据。
数据应具有 x 坐标值和 y 坐标值。
2. 选择拟合模型：
MATLAB 提供各种预定义的拟合模型，例如：
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线性：fitlm(x, y)
多项式：polyfit(x, y, n)，其中 n 是多项式的阶数
指数：fitexp(x, y)
对数：fitlog(x, y)
3. 拟合函数：
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使用您选择的拟合模型拟合数据。
输出是拟合模型的对象。
4. 评估拟合：
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使用 goodnessOfFit 函数评估拟合优度。
该函数返回 R 平方、调整后的 R 平方和均方根误差 (RMSE) 等统计量。
5. 绘制拟合曲线：
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使用 plot 函数绘制拟合曲线。
您还可以使用 confint 函数绘制置信区间。
示例：
% 导入数据
data = load('my_data.mat');% 选择线性拟合模型
model = fitlm(data.x, data.y);% 拟合函数
fit_result = model.Coefficients;% 绘制拟合曲线
plot(data.x, data.y, 'o');
hold on;
plot(data.x, fit_result.Estimate, 'r-');登录后复制提示：
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尝试不同的拟合模型，看看哪一个最适合您的数据。
检查拟合优度的统计量，以确保拟合的准确性。
使用置信区间了解拟合模型的不确定性。
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