表1基本函数及功能表 函数名 功 能 Max 求向量或矩阵列的最大值 Min 求向量或矩阵列的最小值 Mean 求向量或矩阵列的平均值 Median 求向量或矩阵列的中间值 Std 求标准差 Sum 求和 Cov 求协方差 数学建模 <<>
表1 基本函数及功能表 函数名 功 能 Max 求向量或矩阵列的最大值 Min 求向量或矩阵列的最小值 Mean 求向量或矩阵列的平均值 Median 求向量或矩阵列的中间值 Std 求标准差 Sum 求和 Cov 求协方差
函数名 功 能 Cumprod 累计积 Cumtrapz 累计数值积分 Gradient 求数值偏导数 数学建模 <<>
函数名 功 能 Cumprod 累计积 Cumtrapz 累计数值积分 Gradient 求数值偏导数
4.曲线拟合 e曲线拟合是数据分析中的一项重要内容下面的例子 说明对已知的数据如何使用曲线拟合的方法 例使用3次多项式来拟合5个数据点 (15)(2,43.1)(328)(42907)(54984) 在 Matlab下分别执行命令,并得到曲线 数学建模 <<『>
4.曲线拟合 曲线拟合是数据分析中的一项重要内容. 下面的例子 说明对已知的数据如何使用曲线拟合的方法. 例 使用3次多项式来拟合5个数据点 (1,5.5 , 2,43.1 , 3,128 , 4,290.7 5,498.4 . ) ( ) ( ) ( )( ) 在Matlab下分别执行命令, 并得到曲线
400 350 200 100 15 3.5 4.5 数学建模 <<>
例已知某城市20年的人口数据为 表2人口数据表 1979 1980 1981 1982 1983 3.9 5.3 7.2 9.6 12.9 1984 1985 1986 1987 1988 17.1 23.1 31.4 38.6 50.2 数学建模 <<>
例 已知某城市20年的人口数据为 1979 1980 1981 1982 1983 3.9 5.3 7.2 9.6 12.9 1984 1985 1986 1987 1988 17.1 23.1 31.4 38.6 50.2 表2 人口数据表