La méthode des moindres carrés est couramment utilisé dans l'ajustement des données. La solution à un problème des moindres carrés est le coefficient ou d'un ensemble de coefficients qui minimise la somme des carrés des résidus . Les résidus sont la différence entre la valeur réelle et les value.Scientists ajustées et les ingénieurs utilisent Matlab, un logiciel développé par The MathWorks, d'effectuer une analyse des moindres carrés. Vous pouvez utiliser la fonction " fminsearch » - mais cela peut être très compliqué et prend du temps - ou le Curve Fitting Toolbox - ce qui est coûteux . Alternativement, vous pouvez utiliser EzyFit . EzyFit est gratuit, rapide et facile à utiliser Matlab toolbox . Instructions
EzyFit installation
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Télécharger EzyFit . L'extraire dans un dossier sur votre ordinateur. Ne pas ajouter à votre répertoire Matlab ( " Program Files /Matlab »).
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Sélectionnez "> Set Chemin du fichier ... " dans la barre de menu, puis sélectionnez le dossier contenant EzyFit ajouter EzyFit à votre chemin Matlab.
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Redémarrez Matlab pour charger EzyFit pour la première fois . Par la suite, EzyFit se charge automatiquement lorsque vous démarrez Matlab.
Générer linéaire Données-échantillon
4 Type de

"x = 0:1:100 " dans la fenêtre de commande pour générer une série de valeurs x .
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type « y = rand ( 1 , longueur (x)) " pour générer aléatoirement une valeur y pour chaque valeur x .
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Tapez " y = y . * ( x * 2) " pour créer un gradient de 2. Prenez soin d' utiliser la multiplication de tableau ". * " Après le second y plutôt que la multiplication matricielle "*" sinon vous allez générer une erreur de multiplication de matrices .
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Type de parcelle "(x , y, ' kx ') " pour tracer les points sur un diagramme de dispersion .
Effectuez les moindres carrés
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type " showfit ( ' a * x + b ') " à effectuer un linéaire des moindres carrés . EzyFit imprime la solution , c'est à dire les valeurs des coefficients d'ajustement "a" et "b" et le coefficient de corrélation "R" .
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type " showfit ( 'a * exp ( b * x ) + c ') " pour effectuer une exponentielles moindres carrés .
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Vérifiez que le coefficient de corrélation " R " pour la forme exponentielle est inférieur à la« valeur R »pour l'ajustement linéaire . Cela signifie que l' ajustement linéaire est un meilleur ajustement des données , comme prévu.