在做社会调研或科学实验时常常需要把得到的实验数据拟合成曲线图,这样可以使结果形象易懂.下面将介绍怎么用excel来快速地进行曲线拟合.包括添加平滑曲线,线性,指数,幂,多项式(如二次曲线,三次曲线..),对数拟合.   工具/原料 excel软件 方法/步骤   把实验数据输入excel中,两个变量的最好做成两个竖排.选中所有数据,注意不要把文字也选上了.   在菜单栏中点“插入”,然后选择“散点图”下面的下拉菜单.   平滑曲线: 从菜单中选择自己需要的类型,一般选择既有数据点,又有平滑曲线的

05插值和拟合 黄河小浪底调水调沙问题 data3.txt 1800 1900 2100 2200 2300 2400 2500 2600 2650 2700 2720 2650 32 60 75 85 90 98 100 102 108 112 115 116 2600 2500 2300 2200 2000 1850 1820 1800 1750 1500 1000 900 118 120 118 105 80 60 50 30 26 20 8 5 插值 % 问题一 % v:水流量S:含沙量

原文:http://blog.csdn.net/yhdzw/article/details/22733317 过拟合:1)简单理解就是训练样本的得到的输出和期望输出基本一致,但是测试样本输出和测试样本的期望输出相差却很大 .2)为了得到一致假设而使假设变得过度复杂称为过拟合.想像某种学习算法产生了一个过拟合的分类器,这个分类器能够百分之百的正确分类样本数据(即再拿样本中的文档来给它,它绝对不会分错),但也就为了能够对样本完全正确的分类,使得它的构造如此精细复杂,规则如此严格,以至于任何与样本数据

> x=iris[which(iris$Species=="setosa"),1:4] > plot(x) 首先是简单的肉眼观察数据之间相关性 多元回归相较于一元回归的最主要困难可能就是变量的选择,如下面的例子 使用Swiss数据集(R内置) Swiss Fertility and Socioeconomic Indicators(1888) Data 建立多元线性回归 > s=lm(Fertility~.,data=swiss) > print(s) Call

关于偏差.方差以及学习曲线为代表的诊断法: 在评估假设函数时,我们习惯将整个样本按照6:2:2的比例分割:60%训练集training set.20%交叉验证集cross validation set.20%测试集test set,分别用于拟合假设函数.模型选择和预测. 模型选择的方法为: 1. 使用训练集训练出 10 个模型 2. 用 10 个模型分别对交叉验证集计算得出交叉验证误差(代价函数的值) 3. 选取代价函数值最小的模型 4. 用步骤 3 中选出的模型对测试集计算得出推广误差(代价函

目录 1.1 欢迎1.2 机器学习是什么 1.2.1 机器学习定义 1.2.2 机器学习算法 - Supervised learning 监督学习 - Unsupervised learning  无监督学习 - Reinforcement learning 强化学习 - Recommender systems 推荐系统 1.2.3 课程目的 如何在构建机器学习系统时,选择最好的实践类型决策.节省时间. 1.3 监督学习 1.3.1 Regression 回归问题 1.3.2 Classific

文章目录 视差计算 视差优化 剔除错误匹配 提高视差精度 抑制噪声 视差计算   在SGM算法中,视差计算采用赢家通吃(WTA)算法,每个像素选择最小聚合代价值所对应的视差值作为最终视差,视差计算的结果是和左影像相同尺寸的视差图,存储每个像素的视差值,在影像内外参数已知的情况下,视差图可以转换为深度图,表示每个像素在空间中的位置,图1为双目立体像对的真实视差图示意图. 图1 双目立体像对及左影像真实视差图示意图   如图2所示,某个像素的所有视差下的代价值中,选择最小代价值所对应的视差作为最优视

参考: PID控制器开发笔 浅谈位置式PID 专家PID控制在快速系统中的仿真及应用(这篇了论文介绍的积分分离PID.专家PID(脚本实现和simulink实现)很详细) PID控制算法的C语言实现一 PID算法原理 在工业应用中PID及其衍生算法是应用最广泛的算法之一,是当之无愧的万能算法,如果能够熟练掌握PID算法的设计与实现过程,对于一般的研发人员来讲,应该是足够应对一般研发问题了,而难能可贵的是,在我所接触的控制算法当中,PID控制算法又是最简单,最能体现反馈思想的控制算法,可谓经典中的

1.最小二乘原理 Matlab直接实现最小二乘法的示例: close x = 1:1:100; a = -1.5; b = -10; y = a*log(x)+b; yrand = y + 0.5*rand(1,size(y,2)); %%最小二乘拟合 xf=log(x); yf=yrand; xfa = [ones(1,size(xf,2));xf] w = inv(xfa*xfa')*xfa*yf';%直接拟合得到的结果 参考资料: 1.http://blog.csdn.net/lotus_

1.最小二乘原理 Matlab直接实现最小二乘法的示例: close x = 1:1:100; a = -1.5; b = -10; y = a*log(x)+b; yrand = y + 0.5*rand(1,size(y,2)); %%最小二乘拟合 xf=log(x); yf=yrand; xfa = [ones(1,size(xf,2));xf] w = inv(xfa*xfa')*xfa*yf';%直接拟合得到的结果 参考资料: 1.http://blog.csdn.net/lotus_

excel绘制多列,其中最左列作为横纵坐标: 选中很多列,然后,,点击菜单栏的“插入”->“图标” -->在弹出的“插入图表”对话框中选择“X Y(散点图)”,默认是条形图.  左边的列会作为横轴. eg: excel绘制两列,其中一列作为横纵坐标: https://jingyan.baidu.com/article/93f9803f40654ee0e46f55b6.html 选中输入的两列数据->点击菜单栏的“插入”->“图标” -->在弹出的“插入图表”对话框中选择“X

实验前准备:设计表格项,通过设计公式,从而输入原始数据后直接得到最终的结果数据,学习常用的VBA公式及处理:Cn-$B$4,其中的$B$4表示绝对单元格位置;SUM(Xm:Yn)求范围内的和. 针对实验获得的线性数据表,要从中分析出线性公式,那么就用excel进行简单的处理: 1 前数据处理,数据平滑滤波.平均处理等,最终获得一组多个分度点的x-y数据. 2 选择x-y数据区域,插入-图表-x-y散点图 3 点击生成的图表在右侧出现的工具中选择: 图表-趋势线-更多线性:选择显示公式和R^2值

分享一个小技巧,Excel中,统计数据后,根据数据点之间的趋势,描绘出大致的曲线图,并且得到对于的公式. 1. 给出示例数据 2. 插入->散点图,右键点,选择添加趋势线,可以根据点数的走向,来指定使用那种方案来生成曲线来拟合数据. 多项式拟合的话,可以增加阶数来提升拟合精度. Excel很好很强大.

使用Excel可以完成很多专业软件才能完成的数据统计.分析工作,比如:直方图.相关系数.协方差.各种概率分布.抽样与动态模拟.总体均值判断,均值推断.线性.非线性回归.多元回归分析.时间序列等.本专题将教您完成几种最常用的专业数据分析工作. 注意:所有操作将通过Excel“分析数据库”工具完成,如果您没有安装这项功能,请依次选择“工具”-“加载宏”,在安装光盘中加载“分析数据库”.加载成功后,可以在“工具”下拉菜单中看到“数据分析”选项.     直方图     某班进行期中考试后,需要统计各分

[排序,筛选,分析工具(描述统计,相关系数,回归分析,抽样分析,预测工作表)] 纯手打,可能有错别字,使用的版本是office2013 转载请注明出处 http://www.cnblogs.com/hnnydxgjj/p/6337670.html ,谢谢 简单排序 简单的降序,升序 降序 升序 条件排序 [数据]--[排序] 会显示当前排序条件,点击“添加条件”,设置新的约束,这适用于多条件排序 自定义排序 [数据]--[排序] 筛选数据 选择要筛选的内容后,[数据]--[筛选] 点击筛选内容右

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share Excel多元回归 http://blog.sina.com.cn/s/blog_a20c88b601014j9x.html  转载 使用Excel数据分析工具进行多元回归

参考:http://blog.csdn.net/ztmsimon/article/details/50524392 在论坛中总看到有人在说Math.NET Iridium,查了一下,现在被整合到MathNet.Numerics这个库中来了. 但是好像对于MathNet.Numerics这个库的相关资料比较少.我 大概看了一下,MathNet.Numerics这个库太博大精深了,就举线性拟合的例子来说明一下这个库. 1.引用库: 在http://numerics.mathdotnet.com/这个

作者:桂. 时间:2017-03-22  06:13:50 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6597796.html 声明:欢迎被转载,不过记得注明出处哦~ 前言 分布拟合与曲线拟合系列本想简单梳理,却啰嗦的没完没了.本文主要介绍:多直线的拟合,多曲线可以依次类推.全文主要包括: 1)背景介绍 2)理论推导 3)代码实现 4)关于拟合的思考 内容多有借鉴他人,最后一并附上链接. 一.背景介绍 对于单个直线,可以借助MLE或者最小二乘进行求参,对于多条

主代码在这:http://www.codeproject.com/Articles/120480/Export-to-Excel-Functionality-in-WPF-DataGrid 黑人老外写的代码,条理很清晰. ↓ 用法:(由于我直接就是用List泛型集合,就不新定义一个集合对象了,所以封装了下:) private void Export2Excel<T>(IEnumerable<T> pValues) where T : class { var saveE = new

如果你在寻找卡方分布是什么?如何实现卡方检验?那么请看这篇博客,将以通俗易懂的语言,全面的阐述卡方.卡方检验及其python实现. 1. 卡方分布 1.1 简介 抽样分布有三大应用:T分布.卡方分布和$\Gamma$分布.可以简单用四个字概括它们的作用:“以小博大”,即通过小数量的样本容量去预估总体容量的分布情况.这里开始介绍卡方分布.${\chi ^{\text{2}}}$分布在数理统计中具有重要意义.  ${\chi ^{\text{2}}}$分布是由阿贝(Abbe)于1863年首先提出的,