指数函数拟合系数和错误

29日视图(30天)
亲爱的专家,
我有实验数据为指数分布* exp (b * x)。我需要找系数a、b和他们的错误。我用函数符合(B, C, exp1),我得到了一些结果。我的文件有问题,因为一些数据点有更高的错误率,因为实验的本质。
1)。在Matlab算法或函数可以给最小的错误呢?2)。我如何使用Matlab /采取一些函数来把小重量(当我计算系数)的数据,大大不同于指数函数?
谢谢你!

接受的答案

乔纳森·勒
乔纳森·勒 2013年11月6日
你有相当多的选择,您可能希望查看来改善你的指数适合!作为一个选项内 适合 功能,你可以排除异常数据点的指数。例如,下面是如何找到一个指数符合25日和30日数据点删除(假设这些异常值点):
[expFit,善]=适合(xdata ydata,“exp1”,“排除”25 [30]);
你也可以提供一个向量的权重来增强你的指数健康。在下面的示例中,使用的权向量是合适的:
[expFit,善]=适合(xdata ydata,“exp1”,“重量”,weightVec);
正如你提到的,你可以相应地减少离群值的影响权重。另一个建议是探索曲线拟合工具,可以以图形方式适合您的数据。使用 cftool 打开用户界面。
这里有一些链接到其他文档来帮助你开始:

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