Как рассчитать уклон по данным Matlab

Программное обеспечение MATLAB от Mathworks — невероятно удобный математический и инженерный инструмент, способный выполнять сложные вычисления и моделирование. Одной из его наиболее полезных функций является выполнение множества различных типов анализа данных. Распространенным типом анализа является вычисление наилучшего наклона по группе точек данных. Функции «polyfit» MATLAB прекрасно выполняют эту работу, подгоняя полиномиальную линию к точкам данных с использованием вычислений наименьших квадратов. Если пользователь выбирает степень полиномиальной линии равной 1, результатом будет линейный наилучший наклон данных.

Шаг 1

Определите отношение между независимой и зависимой переменной. Данные могут быть получены из экспериментальных данных или вы можете определить взаимосвязь напрямую. Например, экспериментальные данные могут быть мерой зависимости величины от времени. В этом случае список «t» может состоять из чисел [1 2 3 4 5], а список «m» может содержать значения [2 4 6 8 10].

Шаг 2

Решите, должна ли полиномиальная кривая, соответствующая данным, иметь степень 1 (линейная), 2 (квадратичная) или выше.

Шаг 3

Используйте функцию полифита в форме «полифит (независимая переменная, зависимая переменная, полиномиальная степень)». В нашем примере, если требуется линейный наклон, введите «polyfit(t,m,1)», и MATLAB выведет следующее:2,0000 -0,0000

Шаг 4

Обратите внимание, что «2» в выходных данных предыдущего шага — это линейный наилучший наклон предоставленных данных.