二次多項式擬合計算方法

『壹』 如何用matlab進行二元二次多項式擬合

設擬合的2元2次方程為
f（x，y）=b1*x²+b2*x*y+b3*y²+b4*x+b5*y+b6
用Matlab的regress（）函數擬合，也可以用自定義函數擬合。regress（）函數叢爛命令格式為
[B,BINT,R,RINT,STATS] = REGRESS(Y,X)
B——閉雀參數估計值，擬合函數系數
BINT——B的置信區間
R——殘差向量，測試值與擬合值的差值
RINT——R的置信區間
STATS——檢驗統計滲態漏量，置信度、F統計量，p值
Y——因變數觀察值
X——自變數觀察值
根據提供的數據，通過擬合得
B1 =0
B2 =-1734024.851
B3 =-31661318.71
B4 =3785724.073
B5 =9670754.012
B6 =-512586.098

『貳』 stata的二次擬合是用什麼公式

stata的二次擬合察手局是用回歸分析公式。

如果確定擬合曲線為二次，可以增加一個x系列，值為x^2，返回值為數組，元素為有關擬合參數，其中薯空R^2為：=INDEX，3，1）。多項式展開，在自變數x1，x2等的基礎上構建新的自變數組合，比如x1的平方，x2的平方，x1*x2等選項。

示例

以SIM手機的用戶滿意度與相關變數的線性回歸分析為例，來進一步說明線性回歸的應用。從實踐意義講上，手機的用戶滿意度應該與產品的質量、價格和形象有關，因此以「用戶滿意度」為因變數，「質量」、「形象」和「價格」為自變數，作線性回歸分析敗讓。

『叄』 二次多項式擬合原理

原理如下：
1、非線性最小二乘擬合基本方法與線性最小二乘擬合相同。
2、差別在於哪並非線性裂歲最小二乘擬合的擬合李源跡函數fx，fx為xxx的任意非線性函數。