如何将matlab中的公式和电路图相互结合起来？

如何将matlab中的公式和电路图相互结合起来？

在一个简单的数据集来说明什么是线性回归。给定一组数据模式对Y = Y（x），其中

X = {0，1，2，3，4，5}，Y = {0，20，60，68，77， 110}

如果要采取的最简单的公式之一来近似这组数据中，第一阶的非线性方程组必须去。这第一组数据

情节如下斜线是我们随意假设一阶线性方程y = 20倍，一个公式来表示数据的身影。按照上述的MATLAB地块列出与原始数据误差平方和线性方程的yy值的值之间计算的指令。

>> X = [0 1 2 3 4 5];

>> Y = [0 20 60 68 77 110];

>> Y1 = 20 * X;％一阶线性方程Y1值

>> sum_sq = SUM（Y-Y1）^ 2）;％的误差平方和573 BR>
>>轴（[ - 1,6，-20,120]）的
>>剧情（X，Y，X，Y，'O'），标题（“线性预测”），电网

如此武断的假设一个线性方程毫无根据的，如果换成其他人可能使用不同的线性方程组的;所以我们需要有确定的理想线性方程组的更精确的方法。我们可以问平方误差的总和被最小化，作为判定标准为理想的线性方程组，这种方法被称为最小平方误差（最小二乘误差）或线性回归。从订单MATLAB的polyfit功能，以提供一个高次多项式回归，语法polyfit（X，Y，n），其中的x，y是输入数据为n阶的多项式设定中，n = 1是第一阶线性回归的方法。系数polyfit建立多项式函数可以写成

值是从第一阶线性回归上述输出polyfit所得的函数，例如n = 1时，因此，只有两个输出值。如果指令是COEF = polyfit（X，Y，n）时，COEF（1）=，COEF（2）=，...，COEF第（n + 1）=。注意公式为n阶多项式项将是n + 1个系数。我们来看看下面的线性回归模型：

>> X = [0 1 2 3 4 5];

>> Y = [0 20 60 68 77 110];

>> COEF = polyfit（X，Y，1）;％COEF代表两个输出值的线性回归？

>> A0 = COEF（1）; A1 = COEF（2）;

>> ybest = A1 * X + A0;由一阶线性回归方程

>> sum_sq = SUM（Y-ybest）^产生2％）;总％平方错误356.82

>>轴（[ - 1,6，-20,120]）的
>>剧情（X，ybest，X，Y，'O'），标题（“线性回归估计“），网格追问我这个。。。不算事线性回归了吧。。。

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