MATLAB做曲线拟合

实际工作中，变量间未必都有线性关系，如服药后血药浓度与时间的关系；疾病疗效与疗程长短的关系；毒物剂量与致死率的关系等常呈曲线关系。曲线拟合（curve fitting）是指选择适当的曲线类型来拟合观测数据，并用拟合的曲线方程分析两变量间的关系。

公式推导：



MATLAB内置函数做拟合：

汽车保有量预测线性拟合程序：

clear
clc
clf
x=2005:2014
y=[764312 985445 1086296 1195980 1365991 1596989 1857988 2157991 2435978 2789689]
plot(x,y,'o')
hold on;
p=polyfit(x,y,2)
xi=2005:2014;
yi=polyval(p,xi);
hold on
plot(xi,yi);
hold off;

p_x=2015:2025
p_y=polyval(p,p_x);
plot(2005:2025,[y p_y],'g*')
hold on;
plot(2005:2025,[y p_y])
p_y

MATLAB工具箱做曲线拟合：

X = [233.8 234.3 234.8 235.3 235.8 236.3 236.8 237.3 237.8 238.3 238.8];
Y = [ 235.148 235.218 235.287 235.357 235.383 235.419 235.456 235.490 235.503 235.508 235.536];
cftool(X, Y)