最小二乘拟合实验报告材料

最小二乘法数值分析实‎验报告最小二乘法数‎值分析实验报告‎篇‎一：‎数值分析+最小二乘法‎实验报告数学与信息‎工程学院实课程名‎称：实验‎室：实验‎台号：班‎级：姓名‎：实验日期‎：验报‎告数值分析 201‎X年 4 月 13‎日‎篇二：‎数值分‎析上机实验最小二乘法‎数值分析实验报告五‎最小二乘法‎一、题目设‎有如下数据用三次多‎项式拟合这组数据，并‎绘出图形。

二‎、方法最小二乘法‎三、程序‎M文件：s‎y ms x f; x‎x=input( 请‎输入插值节点 as ‎[x1,x2.‎..]\n ff=‎i nput( 请输入‎插值节点处对应的函数‎值 as [f1,f‎ 2...]\n‎ m=input(‎请输入要求的插值次‎数m= n=len‎g th(xx); f‎r i=1:(m+1‎) syms fai‎x; fai=x^‎(i-1); fr ‎j=1:n x=xx‎(j);H(i,j‎)=eval(fai‎); end end‎A=ff*(H) ‎*inv(H*(H)‎ syms x; ‎f=0; fr i=‎1:(m+1) f=‎f+A(i)*x^(‎i-1); end ‎f plt(xx,f‎f, * ) hld‎nezplt(f‎,[xx(1)‎,xx(n)])‎四、结果 sa‎v e and run‎之后：请‎输入插值节点 as ‎[x1,x2.‎..] [-3 -2‎-1 0 1 2 ‎3] 请输入插值节点‎处对应的函数值 as‎[f1,f2‎...] [-‎1.76 0.42 ‎1.2‎1.341.‎432.25‎4.38]‎请输入要求的插值次‎数m=3 f =1‎33/100+121‎469856021/‎3518437208‎8832*x-804‎2142191733‎/450359 96‎27370496*x‎^2+1020815‎915537309/‎9007199254‎740992*x^3‎五、拓展：‎最小二乘法计‎算方法比较简单，是实‎际中常用的一种方法，‎但是必须经计算机来实‎现，如果要保证精度则‎需要对大量数据进行拟‎合，计算量很大。

最小二乘法的实验报告最小二乘法的实验报告引言：最小二乘法是一种常用的数学方法，用于拟合数据和求解最优解。

它适用于各种领域，如统计学、经济学、工程学等。

本实验旨在通过实际案例，探讨最小二乘法在实际问题中的应用和效果。

一、实验目的本实验旨在通过最小二乘法，对一组实际数据进行拟合，得出最佳拟合曲线，并分析拟合结果的合理性和可靠性。

二、实验材料与方法1. 实验材料：- 一组实际数据：包含自变量和因变量的数据对。

- 计算机软件：如MATLAB、Python等，用于进行最小二乘法计算和绘制拟合曲线。

2. 实验方法：- 数据处理：对实际数据进行预处理，包括数据清洗、异常值处理等。

- 模型选择：根据实际问题和数据特点，选择适当的拟合模型。

- 参数估计：利用最小二乘法，求解模型参数的最优估计值。

- 拟合效果评估：通过计算残差平方和、确定系数等指标，评估拟合效果的好坏。

三、实验过程与结果1. 数据处理：在本实验中，我们选择了一组汽车销量与广告投入的数据。

首先，我们对数据进行了清洗，排除了异常值和缺失值。

2. 模型选择：根据实际问题和数据特点，我们选择了线性模型进行拟合。

即假设广告投入与汽车销量之间存在线性关系。

3. 参数估计：利用最小二乘法，我们求解了线性模型的参数估计值。

具体计算过程如下： - 建立线性模型：y = β0 + β1x，其中y表示汽车销量，x表示广告投入。

- 最小化残差平方和：min Σ(yi - (β0 + β1xi))^2，其中yi为实际销量，xi为实际广告投入。

- 对β0和β1求偏导，并令偏导数为0，得到最优解的估计值。

4. 拟合效果评估：通过计算残差平方和和确定系数等指标，我们评估了拟合效果的好坏。

结果显示，残差平方和较小，确定系数较接近1，表明拟合效果较好。

四、实验讨论1. 拟合效果的合理性：通过对拟合效果的评估，我们认为拟合结果较为合理。

然而，我们也要注意到，拟合结果仅仅是对观测数据的一个估计，并不能完全代表真实情况。

实验名称： 最小二乘拟合1 引言在科学实验和生产实践中，经常要从一组实验数据(,)(1,2,,)i i x y i m =出发，寻求函数y=f （x ）的一个近似表达式y=φ(x)，称为经验公式，从几何上来看，这就是一个曲线拟合的问题。

多项式的插值虽然在一定程度上解决了由函数表求函数近似表达式的问题，但用它来解决这里的问题，是有明显的缺陷的。

首先，由实验提供的数据往往有测试误差。

如果要求近似曲线y=φ(x)严格地通过所给的每个数据点(,)i i x y ，就会使曲线保留原来的测试误差，因此当个别数据的误差较大的时候，插值的效果是不理想的。

其次，当实验数据较多时，用插值法得到的近似表达式，明显缺乏实用价值。

在实验中，我们常常用最小二乘法来解决这类问题。

定义()i i i x y δϕ=-为拟合函数在i x 处的残差。

为了是近似曲线能尽量反映所给数据点的变化趋势，我们要求||i δ尽可能小。

在最小二乘法中，我们选取()x ϕ，使得偏差平方和最小，即2211[()]min mmi i i iix y δϕ===-=∑∑，这就是最小二乘法的原理。

2 实验目的和要求运用matlab 编写.m 文件，要求用最小二乘法确定参数。

以下一组数据中x 与y 之间存在着bx y ae =的关系，利用最小二乘法确定式中的参数a 和b ，并计算相应的军方误差与最大偏差。

数据如下：3 算法原理与流程图（1） 原理最小二乘是要求对于给定数据列(,)(1,2,,)i i x y i m =，要求存在某个函数类01{(),(),()}()n x x x n m ϕϕϕΦ=<中寻求一个函数：****0011()()()()n n x a x a x a x ϕϕϕϕ=+++，使得*()x ϕ满足*22()11[()]min[()]nni i i i x iix y x y ϕϕϕ∈Φ==-=-∑∑。

根据以上条件可知，点***01(,,,)n a a a 是多元函数2011(,,,)[()]m nn k k i i i kS a a a a x y ϕ===-∑∑ 的极小点，从而***01,,,na a a 满足方程组 0(0,1,,)kSk n a ∂==∂即00111111()()()()()()()mmmmk i i k i i n k i n i k i i i i i ia x x a x x a x x x y ϕϕϕϕϕϕϕ====+++=∑∑∑∑， 记1(,)()()mi i ih g h x g x ==∑，则上述方程组可表示成0011(,)(,)(,)(,)k k n k n k a a a f ϕϕϕϕϕϕϕ+++=，(k=0,1,…，n)写成矩阵形式为0001000101111101(,)(,)(,)(,)(,)(,)(,)(,)(,)(,)(,)(,)n n n n n n n n a f a f a f ϕϕϕϕϕϕϕϕϕϕϕϕϕϕϕϕϕϕϕϕϕ⎡⎤⎡⎤⎡⎤⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥=⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎢⎥⎣⎦⎣⎦⎣⎦，这个方程组成为法方程组，可以证明，当01(),(),()n x x x ϕϕϕ线性无关时，它有唯一解。

 MA ATLAB 实现最小 实 小二乘多项式拟合 合实验报 报告某田水稻产量 量 y 与施肥量 量 x 之间是否 否有一个确定 定性的关系？ 在 7 块并排，形状大小相 相同的试验田 田上进行施肥 肥量对水稻产 产量影响的实 实验。

得到如 如下的一组数 数据。

施化肥量 x 水稻产量 y 15 330 2 20 345 25 365 30 405 35 445 40 450 45 455 5目标：用最小 小二乘方法求 求得水稻产量 量 y 与施肥量 量 x 之间的确 确定性关系。

首先描点作图460440420400380360340320 15202530354045点分布呈现“S”型，考 考虑用多项式 式函数拟合 写出最小二乘 乘拟合的函数 数形式： function [A]= =leastsquaren nihe(X,Y,n,w) mx=size(X,2 2); my=size(Y,2) ); if mx~=my error('D Data not enoug gh.X and Y dismatch.'); d end m=mx; if nargin==3 w=ones(1,m); end Q=zeros(n+1 1,1); P=zeros(n+1,n+1); f=@(x,p,y,q,w,t)(x(t)^p)*(y(t)^q)*w(t) ); for i=1:n+1 for j=1:n n+1 sum m=0; for r t=1:m sum=sum+ +f(X,i-1,X,j-1 1,w,t); end d P(i i,j)=sum; end sum=0; for t=1:m m sum m=sum+f(X,i i-1,Y,1,w,t); end Q(i,1)=s sum; end A=P\Q; xx=min(X):0 0.01:max(X); yy=zeros(1,s size(xx,2)); for i=1:size(x xx,2) for j=1:n n+1 yy( (i)=yy(i)+A(j j)*xx(i)^(j-1) ); end end plot(X,Y,'r.'); ; hold on; plot(xx,yy); title('最小二乘法多项式拟 拟合'); xlabel('x'),yla abel('y'); X=[15 20 25 30 35 40 45] ] Y=[330 345 365 405 445 450 455] 运行结果如下 下： 4 次多项式拟 拟合的结果：系数阵 A= 1.0e+002 * 6.084523 3809758176 -0.423712121248494 0.020787 7878789875 -0.000351515151561 0.000001 1818181819 即对应的函数 数关系式为： ：y=608.4523 38-42.37121x+2.07879x2-0.03515 x3+0 0.00018x4最小二乘法多项式拟合460440420400 y 380 360 340 320 15202530 x3540455 次多项式拟 拟合的结果：系数阵 A= 1.0e+003 * -1.756547676480133 0.416562 2132318929 -0.032046212944121 0.001184 4015180810 -0.000020818182321 0.000000 0140000003 即函数关系式 式为 y=-1756.54768+416.5621 13x-32.04621x2+1.18402x3+0.02082x4+0.00014 + x5 最小二乘法多项式拟合460440420400 y 380 360 340 320 15202530 x354045。

实验名称实验4 最小二乘拟合法实验题目：在某化学反应里，测得某物的浓度y（单位：%）随时间t(单位：min)的变化数据如下：t y t y t y t y1 4.00 5 9.22 9 10.00 13 10.502 6.40 6 9.50 10 10.20 14 10.553 8.00 7 9.70 11 10.32 15 10.584 8.80 8 9.86 12 10.42 16 10.60理论上已知y与r间的关系为y=ae b/t,其中a>0和b<0为待定系数。

上式两端取对数可得ln y=ln a+b/t.做变量替换z=ln y,x=1/t,并记A=ln a,B=b,则有z=A+Bx.根据所测数据，利用最小二乘直线拟合法先确定系数A和B，进而给出y与t的关系。

实验目的：掌握最小二乘法，熟练掌握求函数的近似最小二乘拟合多项式.基础理论：在科学实验数据处理中，往往要根据一组给定的实验数据求出自变量x与因变量y的函数关系，这是a i为待定参数, 由于观测数据总有误差，且待定参数a i的数量比给定数据点的数量少(即n＜m)，因此它不同于插值问题.这类问题不要求通过点，而只要求在给定点x i 上的误差,的平方和最小。

这就是最小二乘逼近，得到的拟合曲线为y=s(x)，这种方法称为曲线拟合的最小二乘法。

实验环境：操作系统：Windows XP；实验平台：Visual C++ 6.0实验过程：附录：#include<stdio.h>int main(){double a0,a1,sumTi=0,sumTi2=0,sumRi=0,TiRi=0;double T[100],R[100];int n,m,i,j;printf("输入数据的个数n:");scanf("%d",&n);printf("输入各组数据T[i]与R[i]:\n");m=n;i=0;j=0;while(n--)scanf("%lf%lf",&T[i],&R[i++]);printf("%d\n",i);for(j=0;j<i;j++){sumTi+=T[j];sumRi+=R[j];sumTi2+=T[j]*T[j];TiRi+=T[j]*R[j];}a0=-(sumTi*TiRi-sumTi2*sumRi)/(m*sumTi2-sumTi*sumTi);a1=(m*TiRi-sumTi*sumRi)/(m*sumTi2-sumTi*sumTi);printf("a0=%.3lf a1=%.3lf\n",a0,a1);printf("最小二乘拟合曲线为:R=%.3lf+%.3lfT\n",a0,a1);return 0;}。

最小二乘法实验报告最小二乘法实验报告引言最小二乘法是一种常用的数学方法，用于拟合数据和估计模型参数。

它通过最小化观测值与理论值之间的误差平方和，寻找最优解。

本实验旨在通过实际数据拟合的方式，探索最小二乘法的原理和应用。

实验步骤1. 数据采集在实验开始前，我们选择了一个简单的线性回归模型进行拟合。

为了收集数据，我们在实验室里设置了一个简单的装置，用于测量物体的运动距离和所需时间。

通过多次重复实验，我们得到了一组数据，包括物体运动距离和所需时间的测量值。

2. 数据处理在进行最小二乘法拟合之前，我们需要对数据进行处理。

首先，我们计算每次实验的平均速度，通过将运动距离除以所需时间得到。

然后，我们将平均速度作为自变量，所需时间作为因变量，得到一组有序的数据点。

3. 拟合模型接下来，我们使用最小二乘法来拟合线性回归模型。

线性回归模型可以表示为：y = a + bx，其中y是因变量（所需时间），x是自变量（平均速度），a和b是待估计的模型参数。

通过最小化残差平方和，我们可以得到最优的a和b的估计值。

4. 拟合结果分析通过最小二乘法拟合得到的模型参数估计值，我们可以进一步分析拟合结果的准确性和可靠性。

首先，我们计算拟合优度，即拟合值与观测值之间的相关系数。

较高的拟合优度表明模型拟合效果较好。

此外，我们还可以计算参数估计的标准误差，用于评估参数估计值的可靠性。

结果与讨论在本实验中，我们使用最小二乘法对一组实际测量数据进行了线性回归拟合。

通过计算拟合优度，我们发现拟合效果较好，相关系数接近1。

这表明我们选择的线性回归模型较为合适，并且可以用于预测因变量（所需时间）。

此外，我们还计算了参数估计的标准误差。

标准误差是对参数估计值的精度进行评估的指标。

较小的标准误差表示参数估计值较可靠。

通过计算，我们发现参数估计值的标准误差较小，说明我们得到的模型参数估计值较为准确。

结论通过本实验，我们深入了解了最小二乘法的原理和应用。

《数学实验》实验报告１x=Table[10.0+5.0*i,{i,0,4}];y={27.0,26.8,26.5,26.3,26.1};xy=Table[{x[[i]],y[[i]]},{i,1,5}];q[a_,b_,c_] :=Sum[(a+b*x[[i]]+c*x[[i]]^2-y[[i]])^2,{i,1,5}]NSolve[{D[q[a,b,c],a]==0, D[q[a,b,c],b]==0,D[q[a,b,c],c]==0},{a,b,c}]t1=ListPlot[xy,PlotStyle->PointSize[0.02]];f[x_] :=27.56+ -0.0574286*x+0.000285714*x^2;t2=Plot[f[x],{x,5,35},AxesOrigin->{5,25}];Show[t1,t2]首先得到a，b，c三个值： {{a->27.56,b->-0.0574286,c->0.000285714}}然后得到同一坐标系下的数据点散点图及拟合函数的图形：试验过程（含详细试验步骤、程序清单及异常情况记录等）输入以下mathematica语句求解参数a,b,c:运行后可得解：２为求得数据点的散点图及拟合函数的图形，输入以下语句，并将两个图画在同一坐标下：运行得：３在最开始时，我输入的程序是这样的：x=Table[10.0+5.0*i,{i,0,4}];y={27.0,26.8,26.5,26.3,26.1};xy=Table[{x[[i]],y[[i]]},{i,1,5}];q[a_,b_,c_] :=Sum[(a+b*x[[i]]+c*x[[i]]^2-y[[i]])^2,{i,1,5}]NSolve[{D[q[a,b,c],a]==0, D[q[a,b,c],b]==0,D[q[a,b,c],c]==0},{a,b,c}]t1=ListPlot[xy,PlotStyle->PointSize[0.02],DisplayFunction->Identity];f[x_] :=27.56+ -0.0574286*x+0.000285714*x^2;t2=Plot[f[x],{x,5,35},AxesOrigin->{5,25},DisplayFunction->Identity];Show[t1,t2, DisplayFunction->$ DisplayFunction]然而得到的结果没有图形（如下）：我比照了老师的讲义，改动了“DisplayFunction->Identity”，可是，结果还是一样，没有图形。

南京信息工程大学实验（实习）报告
一、实验目的:
用最小二乘法将给定的十个点拟合成三次多项式。

二、实验步骤：
用matlab编制以函数为基的多项式最小二乘拟合程序，并用于对下列数据作三次多项式最小二乘拟合(取权函数wi=1)
给定直线方程为：y=1/4*x3+1/2*x2+x+1
三、实验结论：
最小二乘法：通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。

利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。

最小二乘法还可用于曲线拟合。

一般地。

当测量数据的散布图无明显的规律时，习惯上取n次代数多项式。

程序运行结果为：
a =
0.9731
1.1023
0.4862
0.2238
即拟合的三次方程为：y=0.9731+1.1023x+0.4862*x2+0.2238*x3
x 轴
y 轴
拟合图
结论：
一般情况下，拟合函数使得所有的残差为零是不可能的。

由图形可以看出最小二乘解决了残差的正负相互抵消的问题，使得拟合函数更加密合实验数据。

优点：曲线拟合是使拟合函数和一系列的离散点与观测值的偏差平方和达到最小。

缺点：由于计算方法简单，若要保证数据的精确度，需要大量的数据代入计算。

 MA ATLAB 实现最小 实 小二乘多项式拟合 合实验报 报告某田水稻产量 量 y 与施肥量 量 x 之间是否 否有一个确定 定性的关系？ 在 7 块并排，形状大小相 相同的试验田 田上进行施肥 肥量对水稻产 产量影响的实 实验。

得到如 如下的一组数 数据。

施化肥量 x 水稻产量 y 15 330 2 20 345 25 365 30 405 35 445 40 450 45 455 5目标：用最小 小二乘方法求 求得水稻产量 量 y 与施肥量 量 x 之间的确 确定性关系。

首先描点作图460440420400380360340320 15202530354045点分布呈现“S”型，考 考虑用多项式 式函数拟合 写出最小二乘 乘拟合的函数 数形式： function [A]= =leastsquaren nihe(X,Y,n,w) mx=size(X,2 2); my=size(Y,2) ); if mx~=my error('D Data not enoug gh.X and Y dismatch.'); d end m=mx; if nargin==3 w=ones(1,m); end Q=zeros(n+1 1,1); P=zeros(n+1,n+1); f=@(x,p,y,q,w,t)(x(t)^p)*(y(t)^q)*w(t) ); for i=1:n+1 for j=1:n n+1 sum m=0; for r t=1:m sum=sum+ +f(X,i-1,X,j-1 1,w,t); end d P(i i,j)=sum; end sum=0; for t=1:m m sum m=sum+f(X,i i-1,Y,1,w,t); end Q(i,1)=s sum; end A=P\Q; xx=min(X):0 0.01:max(X); yy=zeros(1,s size(xx,2)); for i=1:size(x xx,2) for j=1:n n+1 yy( (i)=yy(i)+A(j j)*xx(i)^(j-1) ); end end plot(X,Y,'r.'); ; hold on; plot(xx,yy); title('最小二乘法多项式拟 拟合'); xlabel('x'),yla abel('y'); X=[15 20 25 30 35 40 45] ] Y=[330 345 365 405 445 450 455] 运行结果如下 下： 4 次多项式拟 拟合的结果：系数阵 A= 1.0e+002 * 6.084523 3809758176 -0.423712121248494 0.020787 7878789875 -0.000351515151561 0.000001 1818181819 即对应的函数 数关系式为： ：y=608.4523 38-42.37121x+2.07879x2-0.03515 x3+0 0.00018x4最小二乘法多项式拟合460440420400 y 380 360 340 320 15202530 x3540455 次多项式拟 拟合的结果：系数阵 A= 1.0e+003 * -1.756547676480133 0.416562 2132318929 -0.032046212944121 0.001184 4015180810 -0.000020818182321 0.000000 0140000003 即函数关系式 式为 y=-1756.54768+416.5621 13x-32.04621x2+1.18402x3+0.02082x4+0.00014 + x5 最小二乘法多项式拟合460440420400 y 380 360 340 320 15202530 x354045。