你的函数是线性的,所以您可以使用任何线性回归统计工具箱等功能
回归
函数,因为它提供几个合适的统计数据。
否则,使用
mldivide
函数或
“\”
操作符。假设
x
和
y
是
行
向量在你的原始数据:
x = linspace (0、10、15);%创建数据
y = 3。* sqrt (x) + 5 + 0.1 * randn(大小(x));%创建数据
p = [sqrt (x)的大小(y))) \ y ';%估计参数
估计参数对应的向量
p (1) = K
和
p (2) = c
。
如果
x
和
y
是
列
向量,消除转置
(')
运营商的
“p”
calcualation。
您还可以使用
polyfit
和它的朋友,记住要使用
sqrt (x)
而不是
x
参数列表:
yp = polyfit (√x, y, 1);
