※ 引述《lostrain00 (Train00)》之銘言： : 有一組DATA : 我試圖用polyfit去平滑它 : 可是我不知道應該怎麼選擇最適合的次數(冪次) : 我沒讀過統計學 : 懇求各位大師講的簡單一點 : PS:預測值是幹嘛用的.....能方便也解說一下嗎 : 我是從這網站上看到的http://ppt.cc/bW-5 假設你的資料是x y 多項式階數為N 輸入[p,s] = polyfit(x,y,N) p就是計算出來的多項式係數(降冪排列) 這時候可以算fitting出來多項式的模型值yi=p(x) 假設你用三階多項式就是 yi=p(1)*x.^3+p(2)*x.^2+p(3)*x+p(4) 也可以用polyval這個指令算 yi=polyval(p,x) 這個模型值yi和原本的data y一定有誤差 當然我們希望這個誤差越小越好 所以可以取這個誤差的norm來判斷 norm(y-yi)如果越小表示fitting的結果越好 你也可以看剛剛用polyfit指令輸出s的normr就是在做這件事 所以你可以改變階數來看normr 如果normr夠小就表示這個階數可以了 當然如何算夠小要由你自己判斷 你也可以用cftool(x,y) 這個toolbox好處是fitting完可以直接看到圖形 也有除了多項式以外的模型可以選 另外他的預測值前後的意思好像不是很統一 在polyfit介紹裡的應該就是指polyval算出的yi --

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