如何运用matlab多项式拟合进行Logistic模型非线性拟合，求编程过程！

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2014-10-23 03:09 标签： matlab多项式拟合
matlab&非线性拟合函数lsqcurvefit---logistic人口模型参数估计
x=&lsqcurvefit(fun,x0,xdata,ydata)
x&=&lsqcurvefit(fun,x0,xdata,ydata,lb,ub)
x&=&lsqcurvefit(fun,x0,xdata,ydata,lb,ub,options)
x&=&lsqcurvefit(problem)
[x,resnorm]&=&lsqcurvefit(...)
[x,resnorm,residual]&=&lsqcurvefit(...)
[x,resnorm,residual,exitflag]&=&lsqcurvefit(...)
[x,resnorm,residual,exitflag,output]&=&lsqcurvefit(...)
[x,resnorm,residual,exitflag,output,lambda]&=&lsqcurvefit(...)
[x,resnorm,residual,exitflag,output,lambda,jacobian]&=&lsqcurvefit(...)
x0为初始解向量；xdata，ydata为满足关系ydata=F(x,&xdata)的數据；
lb、ub为解向量的下界和上界&，若没有指定堺，则lb=[&]，ub=[&]；
options为指定的优化参数；
fun为拟合函数，其定义方式为：x&=&lsqcurvefit(@myfun,x0,xdata,ydata)，
其中myfun已定义为&&&&&function&F&=&myfun(x,xdata)
F&=&…&&&&&&%&计算x处拟合函数值fun的用法与前面相同；
resnorm=sum&((fun(x,xdata)-ydata).^2)，即在x处残差的平方和；
residual=fun(x,xdata)-ydata，即在x处的残差；
exitflag为终止迭代的条件；
output為输出的优化信息；
lambda为解x处的Lagrange乘子；
jacobian为解x处拟匼函数fun的jacobian矩阵。
例子：%美国人口logistic方程回归
y=[3929&5308&7240&9638&12866&17069&23192&31443&38558&50156&62948&75995&91972&105711&...
122775&131669&150697&179323&203185&226500];
func&&=&@(beta,x)&beta(1)./(1+(beta(1)/y(1)-1)*exp(-beta(2)*(x-1790)));
beta0&=&[286660&&&0.0285&];
[b&r]=&lsqcurvefit(func,beta0,x,y);
plot(x,y,'r*')
plot(x,func(b,x));
R2=1-r/sum(y.^2);
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怎样在matlab里实现logistic拟合？求方程的三个参数
x=[-3 -6 -12 -15]';
50.4 70.82]';
方程：y 钉盯草甘禺仿碴湿廠溅=k./(1+a*exp(-b*x));
x=[-3 -6 -12 -15]';
y=[1钉盯草甘禺仿碴湿厂溅6.85
50.4]'; %
70.82yf =@(kab, x)(kab(1)./(1+kab(2).*exp(-kab(3).*x)));beta = nlinfit(x,y,yf,[1,1,1].')% k =
28.3525% a =
-63.9820% b =
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