※ 引述《lostrain00 (Train00)》之铭言： : 有一组DATA : 我试图用polyfit去平滑它 : 可是我不知道应该怎麽选择最适合的次数(幂次) : 我没读过统计学 : 恳求各位大师讲的简单一点 : PS:预测值是干嘛用的.....能方便也解说一下吗 : 我是从这网站上看到的http://ppt.cc/bW-5 假设你的资料是x y 多项式阶数为N 输入[p,s] = polyfit(x,y,N) p就是计算出来的多项式系数(降幂排列) 这时候可以算fitting出来多项式的模型值yi=p(x) 假设你用三阶多项式就是 yi=p(1)*x.^3+p(2)*x.^2+p(3)*x+p(4) 也可以用polyval这个指令算 yi=polyval(p,x) 这个模型值yi和原本的data y一定有误差 当然我们希望这个误差越小越好 所以可以取这个误差的norm来判断 norm(y-yi)如果越小表示fitting的结果越好 你也可以看刚刚用polyfit指令输出s的normr就是在做这件事 所以你可以改变阶数来看normr 如果normr够小就表示这个阶数可以了 当然如何算够小要由你自己判断 你也可以用cftool(x,y) 这个toolbox好处是fitting完可以直接看到图形 也有除了多项式以外的模型可以选 另外他的预测值前後的意思好像不是很统一 在polyfit介绍里的应该就是指polyval算出的yi --

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