二次多项式拟合计算方法

‘壹’ 如何用matlab进行二元二次多项式拟合

设拟合的2元2次方程为
f（x，y）=b1*x²+b2*x*y+b3*y²+b4*x+b5*y+b6
用Matlab的regress（）函数拟合，也可以用自定义函数拟合。regress（）函数丛烂命令格式为
[B,BINT,R,RINT,STATS] = REGRESS(Y,X)
B——闭雀参数估计值，拟合函数系数
BINT——B的置信区间
R——残差向量，测试值与拟合值的差值
RINT——R的置信区间
STATS——检验统计渗态漏量，置信度、F统计量，p值
Y——因变量观察值
X——自变量观察值
根据提供的数据，通过拟合得
B1 =0
B2 =-1734024.851
B3 =-31661318.71
B4 =3785724.073
B5 =9670754.012
B6 =-512586.098

‘贰’ stata的二次拟合是用什么公式

stata的二次拟合察手局是用回归分析公式。

如果确定拟合曲线为二次，可以增加一个x系列，值为x^2，返回值为数组，元素为有关拟合参数，其中薯空R^2为：=INDEX，3，1）。多项式展开，在自变量x1，x2等的基础上构建新的自变量组合，比如x1的平方，x2的平方，x1*x2等选项。

示例

以SIM手机的用户满意度与相关变量的线性回归分析为例，来进一步说明线性回归的应用。从实践意义讲上，手机的用户满意度应该与产品的质量、价格和形象有关，因此以“用户满意度”为因变量，“质量”、“形象”和“价格”为自变量，作线性回归分析败让。

‘叁’ 二次多项式拟合原理

原理如下：
1、非线性最小二乘拟合基本方法与线性最小二乘拟合相同。
2、差别在于哪并非线性裂岁最小二乘拟合的拟合李源迹函数fx，fx为xxx的任意非线性函数。