现在又这么一个问题，麻烦谁给我用matlab编写个拟合曲线的程序，让我的到拟合之后的公式

Question

c 和 a*b^2 具有 很好的 指数相关性， 通过a,b,c的几组值 ，大致得到c 和a*b^2之间的关系式，谢谢 。。。

Answer 1

1、一元多项式回归：
(1)确定多项式系数的命令：[p,S]=polyfit(x,y,m)
说明：x=(x1,x2,…,xn),y=(y1,y2,…,yn)；p=(a1,a2,…,am+1)是多项式y=a1xm+a2xm-1+…+amx+am+1的系数；S是一个矩阵,用来估计预测误差.
(2)一元多项式回归命令：polytool(x,y,m)
2、预测和预测误差估计.
(1)Y=polyval(p,x)求polyfit所得的回归多项式在x处的预测值Y；
(2)[Y,DELTA]=polyconf(p,x,S,alpha)求polyfit所得的回归多项式在x处的预测值Y及预测值的显著性为1-alpha的置信区间Y±DELTA；alpha缺省时为0.5.
例1. 观测物体降落的距离s与时间t的关系,得到数据如下表,求s. (关于t的回归方程 )
t (s) 1/30 2/30 3/30 4/30 5/30 6/30 7/30
s (cm) 11.86 15.67 20.60 26.69 33.71 41.93 51.13

t (s) 8/30 9/30 10/30 11/30 12/30 13/30 14/30
s (cm) 61.49 72.90 85.44 99.08 113.77 129.54 146.48
解法一：直接作二次多项式回归.
t=1/30:1/30:14/30;
s=[11.86 15.67 20.60 26.69 33.71 41.93 51.13 61.49 72.90 85.44 99.08 113.77 129.54 146.48];
[p,S]=polyfit(t,s,2)
得回归模型为：

解法二：化为多元线性回归.
t=1/30:1/30:14/30;
s=[11.86 15.67 20.60 26.69 33.71 41.93 51.13 61.49 72.90 85.44 99.08 113.77 129.54 146.48];
T=[ones(14,1) t' (t.^2)'];
[b,bint,r,rint,stats]=regress(s',T);
b,stats
得回归模型为：

预测及作图：
Y=polyconf(p,t,S)
plot(t,s,'k+',t,Y,'r')

多元回归，你参考下吧