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最佳答案：其实这是个二元隐式函数,要拟合就要将 y 解出来,但是那样会出问题,所以最好的办法就是将 data 的每个点换成三元的 就是后面添一个 z 的值 0,这样拟合免
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最佳答案：y=1.0e+005x^2+0.0006x-1.2028
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最佳答案：可以用的,而且冗余值越多对于最小二乘拟合越精确（前提是没有坏值）比方说我一个x=1 有5个y 2,3,4,5,6则把x写为x = [1 1 1 1 1]y =
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最佳答案：1 解 x 和 y 的方程组：Solve[a x + y == 7 && b x - y == 1,{x,y}]2 拟合线性模型一个变量lm = LinearM
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最佳答案：如果要求不高,直接用excel拟合直线方程 得到y = 0.0025x + 0.7133R2 = 0.9814说明：您是不是8.85那组数据应该在11.68前啊
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最佳答案：可以先假设C 为0, 方程 ==>ln (P) = A - B/T; P 为压强；T为温度,记得单位要正确/保持一致.求得初始A 和 B值,编程 逐步增加C(或
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最佳答案：解题思路：①回归直线一定过样本中心（.x，.y）；②在刻画回归模型的拟合效果时，相关指数R2的值越大，说明拟合的效果越好；③对分类变量X与Y，它们的随机变量K2