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数学建模与数学实验MATLAB 实验报告 指导老师： 实验时间： 学 院： 专业班级： 姓 名： 学 号： 实验六、练习 学号 班级 姓名 指导教师 实验题目 数组与矩阵输入 评 分 一、设计（实习）目的： 1多项式拟合（polyfit）； 2 非线性拟合（lsqcurvefit） 二、实验内容： 1、 测16名成年女子的身高与腿长所得数据如下 表1 身高(cm) 143 145 146 147 149 150 153 154 155 156 157 158 159 160 162 164 腿长(cm) 88 85 88 91 92 93 93 95 96 98 97 96 98 99 100 102 请作出身高和腿长之间的散点图，你能猜想出身高和腿长的大致关系。并用数据拟合求相应的系数。 2、对下列数据进行拟合 表2 xi 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 yi -0.447 1.978 3.28 6.16 7.08 7.34 xi 0.7 0.8 0.9 1.0 1.1 yi 7.66 9.56 9.48 9.30 11.2 试建立y与 x的模型。 3、表3给出的近两百年的美国人口统计数据， 表3美国人口统计数据 年（公元） 1790 1800 1810 1820 1830 1840 1850 人口（百万） 3.9 5.3 7.2 9.6 12.9 17.1 23.2 年（公元） 1860 1870 1880 1890 1900 1910 1920 人口（百万） 31.4 38.6 50.2 62.9 76.0 92.0 106.5 年（公元） 1930 1940 1950 1960 1970 1980 1990 人口（百万） 123.2 131.7 150.7 179.3 204.0 226.5 251.4 若用非线性回归模型 来拟合，请编程求回归系数的值。 三、详细设计 3.function y=curvefun(a,t) y=a(1)./(1+(a(1)/3.9-1)*exp(-a(2)*t));在此保存； 再建一个M文件： t=0:20; y=[3.9 5.3 7.2 9.6 12.9 17.1 23.2... 31.4 38.6 50.2 62.9 76.0 92.0 106.5... 123.2 131.7 150.7 179.3 204.0 226.5 251.4]; a0=[200 0.1]; a=lsqcurvefit(curvefun,a0,t,y) z=curvefun(a,t) plot(t,y,+,t,z) t1=22; y1=curvefun(a,t) 运行后结果为：z = Columns 1 through 9 3.9000 5.1385 6.7617 8.8828 11.6439 15.2202 19.8224 25.6956 33.1117 Columns 10 through 18 42.3516 53.6736 67.2672 83.1946 101.3314 121.3252 142.5932 164.3746 185.8325 Columns 19 through 21 206.1781 224.7813 241.2349 Optimization terminated: relative function value changing by less than OPTIONS.TolFun. a = 311.9546 0.2798 z = Columns 1 through 9 3.9000 5.1385 6.7617 8.8828 11.6439 15.2202 19.8224 25.6956 33.1117 Columns 10 through 18 42.3516 53.6736 67.2672 83.1946 101.3314 121.3252 142.5932 164.3746 185.8325 Columns 19 through 21 206.1781 224.7813 241.2349