线性最小二乘拟合函数

资 源 简 介

线性最小二乘拟合函数

详 情 说 明

线性最小二乘拟合是一种广泛使用的回归分析方法，适用于处理离散试验数据点。在MATLAB环境中，可以通过编程实现这一功能，通常命名为类似lzxec的自定义函数。

该方法的核心思想是寻找一条直线，使得所有数据点到这条直线垂直距离的平方和最小。计算过程主要涉及以下几个关键步骤：

首先需要准备输入数据，包括自变量和因变量的观测值。然后构造设计矩阵，其中包含自变量和常数项。通过矩阵运算求解正规方程组，可以计算出最佳拟合直线的斜率和截距这两个参数。

在实际应用中，该函数会输出拟合结果的质量评估指标，如决定系数R平方值，用来衡量拟合优度。同时还可以提供拟合参数的统计信息，包括参数的标准误差和置信区间。

这种拟合方法对于处理实验测量数据特别有用，能够有效减少测量误差的影响，找出数据中隐藏的线性趋势。在工程、物理和经济等多个领域都有广泛应用，是数据分析的基础工具之一。