回归与曲线拟合 　　我们经常需要把观测到的数据表达为函数，假如有如下的对时间的观测： t = [0 .3 .8 1.1 1.6 2.3]’; y = [0.5 0.82 1.14 1.25 1.35 1.40]’; plot(t,y,’o’), grid on 多项式回归 由图可以看出应该可以用多项式来表达：y=a0+a1*t+a2*t^2 系数a0,a1,a2可以由最小平方拟合来确定，这一步可由反除号＂＼＂来完成 解下面的三元方程组可得： X = [ones(size(t)) t t.^2] X = 　　1.0000 　0　　　...

数据分析和统计 面向列的数据集数据被保存在一个称为count.dat的文件中． 11 11 9 7 13 11 14 17 20 11 13 9 43 51 69 38 46 76 61 132 186 75 135 180 38 88 115 28 36 55 12 12 14 18 27 30 18 19 29 17 15 18 19 36 48 32 47 10 42 65 92 57 66 151 44 55 90 114 145 257 35 58 68 ...