Fit

Fit[data,funs,vars]
求一个数据列表的最小二乘拟合,这个拟合是作为一个以 vars 为自变量的函数 funs 的线性组合.

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  • 数据具有 {{x_(1),y_(1),... ,f_(1)},{x_(2),y_(2),... ,f_(2)},...} 的形式,其中坐标 xy 的数量等于列表 vars 中变量数.
  • 数据也可以具有 {f_(1),f_(2),...} 的形式,假设单个坐标的值为 1、2、.
  • 参数 funs 可以是任何函数列表,这些函数仅依赖于对象 vars.
  • Fit[{f1,f2,},{1,x,x^2},x] 对值 fi 的序列给出了二次拟合. 结果的形式为 a0+a1x+a2x^2,其中 ai 是实数. 假定要得到 fix 的连续值必须是1、2、 . »
  • Fit[{{x1,f1},{x2,f2},},{1,x,x^2},x] 假定 x 的值 xi 组成的序列,进行二次拟合. »
  • Fit[{{x1,y1,f1},},{1,x,y},{x,y}] 求形式为 a0+a1x+a2y 的拟合. »
  • Fit 总是求在列表 funs 中的函数的线性组合,使得最小化由值 fi 得出的平方和. »
  • 作为 Fit 的输入给出的精确数被转化为机器精度的近似数. »

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基本范例  (1)基本范例  (1)

这里有一些数据:

In[1]:=
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求对数据进行最佳拟合的线:

In[2]:=
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Out[2]=

求数据的最小二乘拟合:

In[3]:=
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Out[3]=

用 2 条曲线显示数据:

In[4]:=
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Out[4]=
1988年引入
(1.0)
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